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“Año de la Unión Nacional frente a la Crisis Externa”

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA

FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

E.A.P ADMINISTRACIÓN

TEMA: Aportes Metodológicos y Semánticos de la TGS a la Investigación Científica

PROFESOR :

BEDRIÑANA ASCARZA, Aquiles

CURSO :

Sistemas de Información Gerencial

INTEGRANTES :

BRICEÑO PEREZ, Vicky

CORONADO PALAZUELOS, Paola

CUEVA MELENDEZ, Mayra Alejandra

HUAMAN CALLAÑAUPA, Edison

MALCA QUISPE, Oscar Brend

REVILLA CHAVEZ, Flor de María

URTECHO JIMENEZ, Sheila Betsabe

AULA : 307 – N

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CICLO : IX

Ciudad Universitaria, Mayo 2009

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INTRODUCCIÓN

En todos los años que el género humano ha estado reinando sobre la tierra las interrogantes más importantes han sido siempre sobre sus orígenes.

Desde comienzos de la humanidad, históricamente, hemos tenido la necesidad de contestar a la premisa de “¿de dónde venimos?”. Mientras evolucionábamos juntamente con nuestras ideas, nuestra percepción del mundo comenzaba a cambiar, desde la formulación de la religión, y la filosofía, hasta el momento en que ambas tomaron caminos diferentes, hasta la concepción y posterior maduración de la ciencia, hija de la filosofía.

El pensamiento científico de la edad moderna, el de las revoluciones industriales, contestaba, a través de las distintas ramas del saber científico (matemáticas, física, química, ingeniería), las diversas preguntas que el ser humano se preguntó en algún momento.

Al llegar a la madurez del pensamiento y las concepciones de los primeros modelos científicos, sean estos de tan antiguos, no por eso menos importantes, como los de Galileo o Newton, el desarrollo de la ciencia impulso a más ciencia, nuevos descubrimientos, y también nuevas preguntas, nuevos modelos y paradigmas.

En el campo que nos concierne, vamos a presentar el siguiente trabajo sobre, lo que sin duda se ha convertido, en una teoría muy importante, la Teoría General de Sistemas, más que una teoría un modo representativo de estudiar las entidades de la naturales y las organizaciones de forma tal que se integren diversas ramas del saber humano, diversas disciplinas que juntas no solo tratan de explicar los procesos constitutivos de los organismos y organizaciones, sino que también modelan las características comunes de los mismos para lograr ayudar a las diversas disciplinas científicas a que tengan un visión más amplia del campo en donde se desarrollan.

La importancia de la Teoría General de Sistemas se basa en su interrelación de los diversos conocimientos, a su vez del estudio diferido de las organizaciones como si fueran un todo, y no sólo la suma de sus partes aisladas.

Nadie puede predecir el futuro, aunque muchas veces la modelación lleve a ejercicios fútiles de planeación y organización, el simple hecho de pensar que las interrelaciones entre las partes pueden jugar un papel preponderante el devenir de las cosas nos permite pensar que realmente los sistemas, los organismos, y en fin, la historia humana son entidades complejas, aunque no por eso menos dignas de estudiarse.

Los Autores

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Primer Punto: ¿En qué consiste la Teoría General De Sistemas?

Teoría General de Sistemas

Teoría General de Sistemas es un campo científico interdisciplinario y el estudio de la naturaleza de sistemas complejos en la naturaleza, la sociedad y la ciencia. Más específicamente un esquema1 por el cual se una persona puede analizar y/o describir cualquier grupo de objetos que trabajan coordinadamente para producir algún resultado. Este puede ser un simple organismo, cualquier organización o sociedad, o cualquier artefacto electromecánico o informativo. La teoría general de sistemas se originó en la Biología cerca de 1920 debido a la necesidad de explicar las interrelaciones de los organismos en los ecosistemas. Como un área de estudio académico y general se refiere predominantemente a los sistemas que resultaron de la Teoría General de Sistemas de Bertalanffy, entre otros, en iniciar lo que se convirtió en un proyecto de investigación y práctica de sistemas.

Las ideas de la teoría de sistemas se han desarrollado con áreas diversas, ejemplificado por el trabajo de Béla H. Bánáthy, sistemas ecológicos con Howard T. Odrum, Eugene Odum and Fritjof Capra; la teoría organizacional y gerencia con individuos como Peter Senge, estudios interdisciplinarios en áreas como Desarrollo de los Recursos Humanos desde el trabajo de Richard A. Swanson, y perspectivas de educadores como Debora Hammond.

Como dominio interdisciplinario y con perspectivas múltiples, la Teoría General de Sistemas junta conceptos de la ontología, la filosofía de la ciencia, la física, la ciencia de la computación, la biología y la ingeniería, así como la geografía, la sociología, la ciencia política, la psicoterapia (dentro del sistema de terapia familiar) y la economía entre otras ramas. Por lo tanto la Teoría General de Sistemas sirve como puente para el diálogo interdisciplinario entre áreas autónomas de estudio así también como dentro del área de la ciencia de sistemas misma.

Al respecto de este punto, con la posibilidad malas interpretaciones, von Bertalanffy creía que una Teoría General de Sistemas “debería ser un dispositivo regulador importante en las ciencias”, que la guarden de analogías superficiales que “no tienen uso en la ciencia y son dañinas en sus consecuencias prácticas.” Otros autores permanecen más cerca a los conceptos directos de sistemas desarrollados por los teoristas originales. Por ejemplo, Ilya Prigongine, del Centro para Sistemas Cuánticos Complejos (The Center for Complex Quantum Systems) de las universidad de Texas, Austin, Estados Unidos, ha estudiado propiedades emergentes, sugiriendo que ofrecen analogías para sistemas vivos. La teoría de la autopoiesis de Francisco Varela y Humberto Maturana es un desarrollo más en este campo. Nombres contemporáneos importantes en la ciencia de los sistemas incluyen los de Russell Ackoff, Béla H. Bánáthy, Anthony Stafford Beer, Peter Checkland, Robert L. Flood, Fritjof Capra, Michael C. Jackson and Werner Ulrich, entre otros.

Con los fundamentos modernos para una Teoría General de Sistemas siguiendo a las guerras mundiales, Ervin Laszlo, en el prólogo del libro de Bertalanffy “Perspectivas para una Teoría General de Sistemas”, mantiene que la traducción de “Teoría General de Sistemas” del alemán al inglés “ha causado cierta cantidad de confusión”. El prólogo explica que el concepto original

1 También puede ser sinónimo “marco de pensamiento” – en el texto original se utiliza la palabra “framework”

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de la Teoría General de Sistemas era “Allgemeine Systemtheorie (or Lehre)”, dejando en claro que “Teoría o ‘Lehre’ como una ‘Wissenschaft’ traducido como ‘erudición’ tiene un significado mucho más amplio en Alemán que los términos ingleses más cercanos como ‘teoría’ o ‘ciencia’. Con estas ideas referidas como un cuerpo organizado de conocimiento y “cualquier grupo de conceptos presentados sistemáticamente, sin importar que sean empíricos, axiomáticos, o filosóficos”, “Lehre” está asociado con teoría y ciencia en la etimología general de sistemas, pero que a su vez no se traduce muy bien del alemán; “enseñar” es su “equivalente más cercano”, pero suena dogmático y fuera de lugar”.

Mientras que muchos de los significados originales para la idea de “Teoría General de Sistemas” pueden haberse perdido en la traducción y muchos otros que nos llevan a creer que los teoristas de sistemas han articulado nada más que una seudociencia, la teoría de sistemas se volvió una nomenclatura que los primeros investigadores usaron para describir la interdependencia en las relaciones en una organización mediante la definición de una nueva forma de pensar sobre la ciencia y los paradigmas científicos.

Un sistema desde este punto de vista y bajo este marco de referencia está compuesto de interacción regular o grupos de actividades interrelacionadas. Por ejemplo, al notar la influencia en la organización psicológica como un campo que evolucionó desde “una industria psicológica individualmente orientada a una psicología organizacional orientada a los sistemas y el desarrollo”, fue reconocido que las organizaciones son sistemas sociales complejos; reduciendo las partes del todo reduce la efectividad total de la organización. Esta es una diferencia de modelos convencionales que se centran en el individuo, estructuras, departamentos, y unidades separadas del todo en lugar de reconocer la interdependencia entre grupos de individuo, estructuras y procesos que permiten a una organización funcionar.

Laszlo explica que la nueva visión de los sistemas de complejidad organizada fue “un paso más allá de la visión Newtoniana simplicidad organizada” en reducir las partes del todo, o al entender el todo sin relación con las partes. La relación entre las organizaciones y sus ambientes se reconoció como la última fuente de complejidad e interdependencia. En la mayoría de los casos el todo tiene propiedades que no pueden ser conocidas mediante el análisis de sus partes constitutivas aisladamente. Béla H. Bánáthy, quien sostuvo –junto con otros fundadores de la sociedad de sistemas- que “el benefició de la humanidad” es el propósito de la ciencia, ha hecho contribuciones significantes y de largo alcance al área de teoría de sistemas. Para el Primer group del ISSS, Bánáthy define una perspectiva que se ajusta a esta visión:

“la visión del sistema es una visión del mundo que está basada en la disciplina de la investigación de sistemas. La parte central de la investigación de sistemas es el concepto de sistema. En el sentido más general, un sistema significa una configuración de partes conectadas y unidas mediante una telaraña de relaciones. The Primer Group define el sistema como una familia de relaciones entre los miembros actuando como un todo. Von Bertalanffy definió el sistema como ‘elementos en relación permanente’”

Ideas similares son encontradas en teorías que se desarrollaron desde los mismos conceptos fundamentales, haciendo énfasis que entendiendo resultados de conceptos conocidos tanto en parte como en un todo. De hecho, la psicología orgánica de Bertalanffy se desarrolló

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paralelamente a la teoría del aprendizaje de Jean Piaget. Las perspectivas interdisciplinarias son críticas para liberarse de los modelos de la era industrial y del pensamiento que la historia es historia y las matemáticas, matemáticas segregadas de las artes y la música separadas de la ciencia para que nunca se encuentren. El trabajo contemporáneo influyente de Peter Senge provee una discusión detallada de la crítica común de los sistemas educativos encasillados en suposiciones convencionales sobre el aprendizaje, incluyendo los problemas con el conocimiento fragmentado y la falta de un aprendizaje holeo listico del “pensamiento de la era de las máquinas” que se convirtió en “un modelo de escuela separado de la vida diaria”. Es de esta manera que los teoristas de sistemas tratan de proveer alternativas e ideas más evolucionadas de teorías ortodoxas con individuos como Max Weber, Emile Durkheim en sociología y Frederick Winslow Taylor en administración científica, que estuvieron basadas en suposiciones clásicas. Los teoristas buscan métodos holeo listicos al desarrollar conceptos de sistemas que puedan ser integrados con diferentes áreas.

La contradicción del reduccionismo en las teorías convencionales (que tiene como su sujeto una sola parte) es simplemente un ejemplo de las suposiciones cambiantes. El énfasis de la teoría de sistemas cambia de las partes a la organización de las partes, reconociendo que las interacciones de las partes no son “estáticas” y constantes sino un proceso “dinámico”. La teoría convencional de los sistemas cerrados fue cuestionada con el desarrollo de las perspectivas de los sistemas abiertos. El cambio de principios autoritarios absolutos y universales y el conocimiento de relatividad, conceptos generales conocimiento perceptual, todavía en la tradición de los teoristas que buscaban proveer significados en la organización de la vida humana. Lo que significa, las historias de las ideas que precedieron fueron repensadas no perdidas. El pensamiento mecánico fue particularmente criticado, especialmente la metáfora mecánica de la era industrial de la mente desde las interpretaciones de la mecánica Newtoniana por filósofos de la iluminación y los consiguientes psicólogos que diseñaron la base de la teoría de las organizaciones modernas y de la administración a fines del siglo 19.

La ciencia clásica no ha sido destronada, pero nuevas preguntas se plantean sobre las suposiciones que históricamente influenciaron a los sistemas organizados, tanto dentro las ciencias técnicas y sociales.

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Segundo Punto: ¿Qué relación existe entre el enfoque de sistemas, análisis de sistemas y la ingeniería de sistemas?

Definiciones Previas

Enfoque De Sistemas

El Enfoque de Sistemas es un esquema metodológico que sirve como guía para la solución de problemas, en especial hacia aquellos que surgen en la dirección o administración de un sistema, al existir una discrepancia entre lo que se tiene y lo que se desea, su problemática, sus componentes y su solución.

El enfoque de sistemas son las actividades que determinan un objetivo general y la justificación de cada uno de los subsistemas, las medidas de actuación y estándares en términos del objetivo general, el conjunto completo de subsistemas y sus planes para un problema específico.

El proceso de transformación de un insumo (problemática) en un producto (acciones planificadas) requiere de la creación de una metodología organizada en tres grandes subsistemas:

Formulación del problema

Identificación y diseño de soluciones

Control de resultados

Esto indica que los lineamientos básicos de trabajo son:

1. El desarrollo de conceptos y lineamientos para estudiar la realidad como un sistema (formulación del modelo conceptual).

2. El desarrollo de esquemas metodológicos para orientar el proceso de solución de problemas en sus distintas fases.

3. El desarrollo de técnicas y modelos para apoyar la toma de decisiones, así como para obtener y analizar la información requerida.

El enfoque de sistemas tiene como propósito hacer frente a los problemas cada vez más complejos que plantean la tecnología y las organizaciones modernas, problemas que por su naturaleza rebasan nuestra intuición y para lo que es fundamental comprender su estructura y proceso (subsistema, relaciones, restricciones del medio ambiente, etc.).

La Necesidad del Enfoque de Sistemas

El razonamiento común para justificar la necesidad del enfoque de sistemas, consiste en señalar que en la actualidad se enfrentan múltiples problemas en la dirección de sistemas cada vez más complejos. Esta complejidad se debe a que los elementos o partes del sistema bajo

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estudio están íntimamente relacionados ya que el sistema mismo interactúa en el medio ambiente y con otros sistemas.

Un ejemplo es el transporte, cuyo estudio lleva a considerar no sólo equipo, infraestructura, demanda y operación, sino también variables del entorno tan diversas como tecnología, contaminación, normatividad, seguridad, reordenación y uso del suelo, factibilidad financiera, etc.

El número de ejemplos de este tipo puede ampliarse fácilmente (una empresa, un centro de abasto, o un sistema de información) e incluso llevarse a niveles macro al citar la estrecha vinculación que existe entre factores como pobreza, delincuencia, educación, salud, empleo, productividad, inflación, votos electorales, etc.

Análisis de Sistemas

El Análisis de Sistemas trata básicamente de determinar los objetivos y límites del sistema objeto de análisis, caracterizar su estructura y funcionamiento, marcar las directrices que permitan alcanzar los objetivos propuestos y evaluar sus consecuencias. Dependiendo de los objetivos del análisis, podemos encontrarnos ante dos problemáticas distintas:

Análisis de un sistema ya existente para comprender, mejorar, ajustar y/o predecir su comportamiento

Análisis como paso previo al diseño de un nuevo sistema-producto

En cualquier caso, podemos agrupar más formalmente las tareas que constituyen el análisis en una serie de etapas que se suceden de forma interactiva hasta validar el proceso completo:

Conceptualización

Consiste en obtener una visión de muy alto nivel del sistema, identificando sus elementos básicos y las relaciones de éstos entre sí y con el entorno.

Análisis funcional

Describe las acciones o transformaciones que tienen lugar en el sistema. Dichas acciones o transformaciones se especifican en forma de procesos que reciben unas entradas y producen unas salidas.

Análisis de condiciones (o constricciones)

Debe reflejar todas aquellas limitaciones impuestas al sistema que restringen el margen de las soluciones posibles. Estas se derivan a veces de los propios objetivos del sistema:

o Operativas, como son las restricciones físicas, ambientales, de mantenimiento, de personal, de seguridad, etc.

o De calidad, como fiabilidad, mantenibilidad, seguridad, convivencia, generalidad, etc.

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Sin embargo, en otras ocasiones las constricciones vienen impuestas por limitaciones en los diferentes recursos utilizables:

o Económicos, reflejados en un presupuesto

o Temporales, que suponen unos plazos a cumplir

o Humanos

o Metodológicos, que conllevan la utilización de técnicas determinadas

o Materiales, como espacio, herramientas disponibles, etc.

Construcción de modelos

Una de las formas más habituales y convenientes de analizar un sistema consiste en construir un prototipo (un modelo en definitiva) del mismo.

Validación del análisis

A fin de comprobar que el análisis efectuado es correcto y evitar, en su caso, la posible propagación de errores a la fase de diseño, es imprescindible proceder a la validación del mismo. Para ello hay que comprobar los extremos siguientes:

o El análisis debe ser consistente y completo

o Si el análisis se plantea como un paso previo para realizar un diseño, habrá que comprobar además que los objetivos propuestos son correctos y realizables

Una ventaja fundamental que presenta la construcción de prototipos desde el punto de vista de la validación radica en que estos modelos, una vez construidos, pueden ser evaluados directamente por los usuarios o expertos en el dominio del sistema para validar sobre ellos el análisis.

Además, se encarga del análisis de sistemas grandes y complejos y la interacción entre esos sistemas. Esta área se encuentra muy relacionada con la Investigación de operaciones. Asimismo se denomina análisis de sistemas a una de las etapas de construcción de un sistema informático, que consiste en relevar la información actual y proponer los rasgos generales de la solución futura.

El Analista de Sistemas planifica, elabora y coordina los procedimientos automáticos y manuales asociados a los sistemas. Define en combinación con la gerencia las necesidades de información de una organización administrativa, estudia la factibilidad técnico-económica de las alternativas que satisfacen estas necesidades. Evalúa el costo-efectividad de los recursos humanos, las máquinas y técnicas empleadas en estos sistemas.

Ingeniería de Sistemas

Ingeniería de Sistemas es el "análisis y diseño de sistemas hombre-máquina, complejos y de gran tamaño", incluyendo por tanto los sistemas de actividad humana. En estos casos el

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inconveniente habitual suele ser la dificultad de expresar los objetivos de manera precisa. Encontramos una definición muy general en el IEEE Standard Dictionary of Electrical and Electronic Terms:

"Ingeniería de Sistemas es la aplicación de las ciencias matemáticas y físicas para desarrollar sistemas que utilicen económicamente los materiales y fuerzas de la naturaleza para el beneficio de la humanidad".

Una definición especialmente completa (y que data de 1974) nos la ofrece un estándar militar de las fuerzas aéreas estadounidenses sobre gestión de la ingeniería.

"Ingeniería de Sistemas es la aplicación de esfuerzos científicos y de ingeniería para: (1) transformar una necesidad de operación en una descripción de parámetros de rendimiento del sistema y una configuración del sistema a través del uso de un proceso interactivo de definición, síntesis, análisis, diseño, prueba y evaluación; (2) integrar parámetros técnicos relacionados para asegurar la compatibilidad de todos los interfaces de programa y funcionales de manera que optimice la definición y diseño del sistema total; (3) integrar factores de fiabilidad, mantenibilidad, seguridad, supervivencia, humanos y otros en el esfuerzo de ingeniería total a fin de cumplir los objetivos de coste, planificación y rendimiento técnico".

Como vemos, en la literatura se pueden encontrar tantas definiciones del término como autores se han ocupado del tema. A pesar de ello, podemos dar otra basada en las ideas de Hall, Wymore y M'Pherson:

"Ingeniería de Sistemas es un conjunto de metodologías para la resolución de problemas mediante el análisis, diseño y gestión de sistemas"

Como era de esperar por el amplio espectro de sus intereses, la Ingeniería de Sistemas no puede apoyarse en una metodología monolítica. Cada una de las metodologías que comprende puede ser útil en una fase concreta del proceso o para un tipo concreto de sistemas; lo que todas ellas comparten es su enfoque: el enfoque de sistemas.

Relación

Existe una relación entre estos tres conceptos ya que son alternativas diferentes que tienen una finalidad en común: Identificar el problema del sistema, Determinar los objetivos del Problema y Elegir la metodología adecuada para la solución de los problemas del sistema en estudio. Cada uno siguiendo sus propios procedimientos.

Así tenemos:

El enfoque de sistemas

Son necesarios por la complejidad de los sistemas

Sirve como guía para la solución de problemas

Requiere creación de metodología

Diseña soluciones

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Control de Resultados

El Análisis de Sistemas

Se encarga de sistemas complejos

Determinar los objetivos y límites del sistema objeto de análisis

Construye o mejora un modelo de sistema siguiendo las etapas de análisis.

Ingeniería de Sistemas

Es un conjunto de metodologías para la resolución de problemas mediante el análisis, diseño y gestión de sistemas

Busca una mejor utilización de recursos

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Tercer Punto: ¿Cómo se aplica el enfoque de Sistemas como un nuevo método científico?

Una Nueva Clase De Método Científico: Enfoque De Sistemas

El Método científico tradicional por los cuales las ciencias físicas han logrado un gran progreso, no siempre son aplicables a todos los sistemas de la ciencias de la vida, ciencias conductuales y ciencias sociales ya que el mundo está hecho de entidades físicas y sistemas vivientes. Hay un conocimiento creciente de que esas dos clases de sistemas tienen atributos respectivos diferentes, que al aplicar los mismos métodos a ambos, conduce a grandes conceptos falsos y errores. El método científico que nos ha sido de gran utilidad para explicar el mundo físico debe complementarse con nuevos métodos que pueden explicar el fenómeno de los sistemas vivientes.

El enfoque de sistemas y la teoría general de sistemas de la cual se deriva, están animando el desarrollo de una nueva clase de método científico abarcando en el paradigma de sistemas, que puede enfrentarse con procesos como la vida, muerte, nacimiento, evolución, adaptación, aprendizaje, motivación e interacción. El enfoque de sistemas busca abarcar este nuevo método de pensamiento que es aplicable a los dominios biológicos y conductuales.

Además, requerirá un pensamiento racional nuevo que será complemento del paradigma del método científico tradicional, pero que agregará nuevos enfoques, a la medición, explicación, validación y experimentación, y también incluirá nuevas formas de enfrentarse con las llamadas variables flexibles, como son los valores juicios, creencias y sentimientos.

Para recordar, el enfoque de sistemas es un esquema metodológico que sirve como guía para la solución de problemas, en especial hacia aquellos que surgen en la dirección o administración de un sistema, al existir una discrepancia entre lo que se tiene y lo que se desea, su problemática, sus componentes y su solución.

El enfoque de sistemas son las actividades que determinan un objetivo general y la justificación de cada uno de los subsistemas, las medidas de actuación y estándares en términos del objetivo general, el conjunto completo de subsistemas y sus planes para un problema específico.

El proceso de transformación de un insumo (problemática) en un producto (acciones planificadas) requiere de la creación de una metodología organizada en tres grandes subsistemas:

Formulación del problema

Identificación y diseño de soluciones

Control de resultados

Esto indica que los lineamientos básicos de trabajo son:

1. El desarrollo de conceptos y lineamientos para estudiar la realidad como un sistema (formulación del modelo conceptual).

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2. El desarrollo de esquemas metodológicos para orientar el proceso de solución de problemas en sus distintas fases.

3. El desarrollo de técnicas y modelos para apoyar la toma de decisiones, así como para obtener y analizar la información requerida.

El enfoque de sistemas tiene como propósito hacer frente a los problemas cada vez más complejos que plantean la tecnología y las organizaciones modernas, problemas que por su naturaleza rebasan nuestra intuición y para lo que es fundamental comprender su estructura y proceso (subsistema, relaciones, restricciones del medio ambiente, etc.).

La Necesidad del Enfoque de Sistemas: El razonamiento común para justificar la necesidad del enfoque de sistemas, consiste en señalar que en la actualidad se enfrentan múltiples problemas en la dirección de sistemas cada vez más complejos. Esta complejidad se debe a que los elementos o partes del sistema bajo estudio están íntimamente relacionados ya que el sistema mismo interactúa en el medio ambiente y con otros sistemas.

Un ejemplo es el transporte, cuyo estudio lleva a considerar no sólo equipo, infraestructura, demanda y operación, sino también variables del entorno tan diversas como tecnología, contaminación, normatividad, seguridad, reordenación y uso del suelo, factibilidad financiera, etc.

El número de ejemplos de este tipo puede ampliarse fácilmente (una empresa, un centro de abasto, o un sistema de información) e incluso llevarse a niveles macro al citar la estrecha vinculación que existe entre factores como pobreza, delincuencia, educación, salud, empleo, productividad, inflación, votos electorales, etc.

Proceso de Solución de Problemas utilizando el Enfoque de Sistemas:

1. Subsistema Formulación del Problema: Tiene como función el identificar los problemas presentes y los previsibles para el futuro, además de explicar la razón de su existencia y para su comprensión se divide de la siguiente manera:

Planteamiento de la problemática.

Investigación de lo real.

Formulación de lo deseado.

Evaluación y diagnóstico.

2. Subsistema Identificación y Diseño de Soluciones: Su propósito es plantear y juzgar las posibles formas de intervención, así como la elaboración de los programas, presupuestos y diseños requeridos para pasar a la fase de ejecución, este punto está dividido en:

Generación y evaluación de alternativas.

Formulación de bases estratégicas.

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Desarrollo de la solución.

3. Subsistema Control de Resultados: Todo plan, estrategia o programa esta sujeto a ajustes o replanteamientos al detectar errores, omisiones, cambios en el medio ambiente, variaciones en la estructura de valores, etc.

Y este punto está dividido de la siguiente manera:

Planeación del control.

Evaluación de resultados y adaptación.

Enfoque de Sistemas

(Metodología)

Subsistema Formulación del

Problema

Subsistema Identificación y

Diseño de Soluciones

Subsistema Control de Resultados

Planeamiento de la problemática

Formulación de lo deseado

Evaluación y diagnóstico

Investigación de lo real

Generación y evaluación de alternativas

Desarrollo de la solución

Formulación de bases

estratégicas

Planeación de control

Evaluación de resultados y adaptación

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Cuarta Parte: Aplicación Práctica de las herramientas conceptuales de la TGS

1. Retroalimentación

Los sistemas de retroalimentación también llamados feed back son mecanismos para

mantener la homeostasis (la normalidad). En términos más técnicos son definidos como

los procesos mediante los cuales un sistema abierto recoge información sobre los efectos

de sus decisiones internas en el medio, información que actúa sobre las decisiones y

acciones sucesivas. La retroalimentación puede ser negativa, cuando prima el control o

positiva, cuando más bien priman las amplificaciones de las desviaciones.

Mediante los mecanismos de retroalimentación, los sistemas regulan sus

comportamientos de acuerdo a sus efectos reales y no a programas de outputs fijos. En los

sistemas complejos están combinados ambos tipos de corrientes, circularidad y

homeostasis.

a. Retroalimentación Negativa

Este concepto está asociado a los procesos de autorregulación u homeostáticos.

Los sistemas con retroalimentación negativa se caracterizan por la mantención de

determinados objetivos. En los sistemas mecánicos los objetivos quedan instalados

por un sistema externo (el hombre u otra máquina). Tenemos por ejemplo la

retroalimentación negativa en el cuerpo humano cuando ante una enfermedad el

cuerpo produce una serie de reacciones por las cuales se invierte la situación que

originó el disturbio homeostático, de manera que aquello q ha variado, retorne a

su valor medio determinado, conservando así la homeostasis. Entonces

entendemos que se dice que es negativo porque la respuesta del sistema de

control es negativa (opuesta) al estímulo.

b. Retroalimentación Positiva

Indica una cadena cerrada de relaciones causales en donde la variación de uno de

sus componentes se propaga en otros componentes del sistema, reforzando la

variación inicial y propiciando un comportamiento sistémico caracterizado por un

autorreforzamiento de las variaciones circularidad y morfogénesis.

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En términos simples tendremos que la retroalimentación positiva es aquella en la

que cuando se da una perturbación inicial en un sistema, va desencadenando una

serie de eventos que aumentan aun más el trastorno homeostático, Además,

pueden aparecer "círculos viciosos", es decir, se repite el ciclo nuevamente una y

otra vez.

Ahora bien la retroalimentación positiva está asociada a los fenómenos de

crecimiento y diferenciación. Cuando se mantiene un sistema y se modifican sus

metas/fines nos encontramos ante un caso de retroalimentación positiva. En estos

casos se aplica la relación desviación-amplificación.

Como ejemplo de retroalimentación positiva tendremos por ejemplo a organismos

en que esta reacción crea inestabilidad y, muchas veces hasta la muerte. Un

ejemplo específico sería cuando una bajada de presión sanguínea, produce otra

bajada de presión, y así sucesivamente.

2. Sinergia

Todo sistema es sinérgico en tanto el examen de sus partes en forma aislada no puede

explicar o predecir su comportamiento. La sinergia es, en consecuencia, un fenómeno que

surge de las interacciones entre las partes o componentes de un sistema (conglomerado).

Este concepto responde al postulado aristotélico que dice que “el todo no es igual a la

suma de sus partes”. La totalidad es la conservación del todo en la acción recíproca de las

componentes (teleología). En términos menos esencialistas, podría señalarse que la

sinergia es la propiedad común a todas aquellas cosas que observamos como sistema.

Tenemos ejemplos tales como las máquinas: Los relojes por ejemplo si se toma cada uno

de sus componentes (horario, minutero y segundero), ninguno de estos por separado nos

podrá indicar la hora pero si las unimos e interrelacionamos seguramente tendremos con

exactitud la hora.

Los automóviles son otro ejemplo, ninguna de las partes de un automóvil, ni el motor, los

transmisores o la tapicería podrá transportar nada por separado, sólo en conjunto. Los

aviones de igual forma, cada una de las partes del avión no pueden volar por sí mismas,

únicamente si se interrelacionan logran hacerlo. Las letras son otro claro ejemplo, una

letra sola es simplemente eso: una letra sola; cuando se combina con otras se forma una

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palabra, a la vez el conjunto de palabras forman frases y estas a su vez pueden llegar a ser

una obra maestra de literatura o poesía. Todas participan y en conjunto potencializan su

capacidad.

3. Recursividad

Proceso que hace referencia a la introducción de los resultados de las operaciones de un

sistema en él mismo (retroalimentación). Es entendido también como el hecho de que un

sistema, este compuesto a su vez de objetos que también son sistemas. En general que un

sistema sea subsistema de otro más grande. Representa la jerarquización de todos los

sistemas existentes es el concepto unificador de la realidad y de los objetos.

El concepto de recursividad se aplica a sistemas dentro de sistemas mayores.

Teniendo un conjunto de seis naranjas, pera cada una de ellas era una totalidad en

particular. Esto no significa que todos los elementos o partes de una totalidad se una

totalidad a su vez. Así pues, aquí no existe la característica de recursividad en el sentido de

que cada una de las partes del todo posee, a su vez, las características principales del

todo.

Ejemplo:

Si tenemos un conjunto de elementos tales como una célula, un hombre, un grupo

humano y una empresa; notamos, después de un análisis, que:

El hombre es un conjunto de células.

El grupo humano es un conjunto de hombres.

Luego podemos establecer una relación de recursividad célula - hombre - grupo.

Aun más, el hombre no es una suma de células ni el grupo es una suma de hombre; por lo

tanto tenemos aquí elementos recursivos y sinergéticos (contrario al caso de las naranjas).

Recursividad se aplica a sistemas dentro de sistemas mayores.

La reducción (o ampliación) no consiste el sumar partes aisladas, sino, en integrar

elementos que en si son una totalidad dentro de una totalidad mayor.

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4. Caja Negra

El concepto de caja negra se utiliza principalmente en dos circunstancias: Cuando el

sistema es impenetrable o inaccesible, por alguna razón o cuando el sistema es

excesivamente complejo, de difícil explicación o detalle, entonces dicho concepto se

refiere a un sistema cuyo interior no puede ser descubierto, cuyos elementos internos son

desconocidos y que sólo puede conocerse “por fuera”, a través de manipulaciones

externas o de observación externa.

En la ingeniería electrónica, por ejemplo el proceso de caja negra es utilizado cuando se

manipula una caja herméticamente cerrada, con terminales de entrada y terminales de

salida. En la psicología del comportamiento, el concepto de caja negra se relaciona con los

“estímulos” y “respuestas” del organismo, sin considerar los contenidos del proceso

mental. Otro ejemplo es el cerebro de un humano, como la memoria que tenemos.

En conclusión la Caja Negra es una entidad reconocible a la cual llegan diferentes entradas

y de la cual salen una o varias salida, el funcionamiento de ésta consiste en que la entrada

que llega sea procesada dentro de la caja, y la salida que proporcione sea la

transformación de dicha entrada. Esto significa que no nos preocupamos por lo que

sucede dentro del sistema, por la forma en que operan los mecanismos y procesos

internos del sistema mediante los cuales se producen esas salidas, a menos que en un

momento dado nos interese alguna de ellas. En este caso procedemos a abrir la caja.

5. Entropía

El segundo principio de la termodinámica establece el crecimiento de la entropía, es decir,

la máxima probabilidad de los sistemas en su progresiva desorganización y, finalmente,

homogeneización con el ambiente. Los sistemas cerrados están irremediablemente

condenados a la desorganización. No obstante, hay sistemas que, al menos

temporalmente, revierten esta tendencia al aumentar sus estados de organización

(negentropía, información).

Es la tendencia que los sistemas tienen al desgaste, a la desintegración, para el

relajamiento de los estándares y para un aumento de la aleatoriedad. A medida que la

entropía aumenta, los sistemas se descomponen en estados más simples.

Tenemos como ejemplo para entender lo que es entropía, el supuesto de la desagregación

del cuerpo humano por completo, tendríamos así la diferencia entre los dos estados del

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sistema del ejemplo: uno el cuerpo armado y completo, y el otro estado el cuerpo

desagregado en sus componentes de mil cuatrillones de átomos, responderíamos que en

el estado armado y completo, el sistema del ejemplo posee un orden y organización

muchísimo mayor que en el estado desagregado y entonces la cuestión sería simplemente

poder medir el “desorden” o “entropía” del sistema para cada uno de los estados

descritos.

6. Neguentropía

Los sistemas vivos son capaces de conservar estados de organización improbables

(entropía). Este fenómeno aparentemente contradictorio se explica por que los sistemas

abiertos pueden importar energía extra para mantener sus estados en equilibrio en una

organización e incluso desarrollar niveles más altos de improbabilidad. La neguentropía,

entonces, se refiere a la energía que el sistema importa del ambiente para mantener su

organización y sobrevivir.

La neguentropía surge a partir de la necesidad del sistema de abrirse y reabastecerse de

energía e información (que ha perdido debido a la ejecución de sus procesos) que le

permitan volver a su estado anterior (estructura y funcionamiento), mantenerlo y

sobrevivir.

Si tomamos la administración de una empresa como un sistema, según la teoría nos dice

que se estará permanentemente tendiendo al desorden, eso sería el factor entrópico de la

escuela, y la presión que ejerza su dirección para mantener el orden, es el aspecto

neguentrópico de este sistema escuela. El concepto de Neguentropía aplicando al ejemplo

sería como pintando las paredes, dándole mantenimiento constante, arreglándolo,

aseándolo, hay muchas formas de darle una buena mantención para que no termine

arruinado.

7. Homeostasis

Es el equilibrio dinámico entre las partes del sistema. Los sistemas tienen una tendencia a

adaptarse con la finalidad de alcanzar un equilibrio interno frente a los cambios externos

del medio ambiente.

Este concepto está especialmente referido a los organismos vivos en tanto sistemas

adaptables. Los procesos homeostáticos operan ante variaciones de las condiciones del

ambiente, corresponden a las compensaciones internas al sistema que sustituyen,

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bloquean o complementan estos cambios con el objeto de mantener invariable la

estructura sistémica, es decir, hacia la conservación de su forma. La mantención de formas

dinámicas o trayectorias se denomina homeorrosis (sistemas cibernéticos). Un ejemplo de

homeostasis es el cuerpo humano como sistema que se adapta a los cambios ambientales

y climáticos de cada lugar, como mencionamos anteriormente todos los seres vivos tienen

esta capacidad.

8. Morfogénesis

Los sistemas complejos (humanos, sociales y culturales) se caracterizan por sus

capacidades para elaborar o modificar sus formas con el objeto de conservarse viables

(retroalimentación positiva). Se trata de procesos que apuntan al desarrollo, crecimiento o

cambio en la forma, estructura y estado del sistema. Ejemplo de ello son los procesos de

diferenciación, la especialización, el aprendizaje y otros.

En términos cibernéticos, los procesos causales mutuos (circularidad) que aumentan la

desviación son denominados morfogenéticos. Estos procesos activan y potencian la

posibilidad de adaptación de los sistemas a ambientes en cambio.

9. Morfóstasis

Son los procesos de intercambio con el ambiente que tienden a preservar o mantener una

forma, una organización o un estado dado de un sistema (equilibrio, homeostasis,

retroalimentación negativa). Procesos de este tipo son característicos de los sistemas

vivos. En una perspectiva cibernética, la morfóstasis nos remite a los procesos causales

mutuos que reducen o controlan las desviaciones.

10. Teleología

Este concepto expresa un modo de explicación basado en causales finales. Aristóteles y los

Escolásticos son considerados como teleológicos en posición a las causalidades o

mecanicistas. La teleología, en la teoría general de sistemas se refiere a toda orientación

que cualquier sistema abierto posee con respecto a sus procesos. Es decir, que cualquier

proceso está encaminado a unos objetivos, a unas finalidades. Sin metas es imposible que

exista un sistema.

En la precisa definición de metas y objetivos está la clave de cualquier tipo de planificación

educativa o formativa. «Si no sabes adónde vas, acabarás en otra parte», le decía el conejo

a Alicia, en «Alicia en el país de las maravillas», de Carroll. Si se tuvieran siempre claras las

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metas, los métodos se convertirían mejor en actividades, y los procedimientos para

evaluar formarían parte del sistema. Es muy común encontrar cómo se evalúa sin tener en

cuenta ni objetivos ni procedimientos.

11. Equifinalidad

Se refiere al hecho que un sistema vivo, a partir de distintas condiciones iníciales y por

distintos caminos llega a un mismo estado final. El fin se refiere a la mantención de un

estado de equilibrio fluyente. “Puede alcanzarse el mismo estado final, la misma meta,

partiendo de diferentes condiciones iníciales y siguiendo distintos itinerarios en los

procesos organísmicos” El proceso inverso se denomina multifinalidad, es decir,

“condiciones iníciales similares pueden llevar a estados finales diferentes”.

Por tanto, cuando observamos un sistema no se puede hacer necesariamente una

inferencia con respecto a su estado pasado o futuro a partir de su estado actual, porque

las mismas condiciones iníciales no producen los mismos efectos.

Por ejemplo, si tenemos:

Sistema A: 4 x 3 + 6 = 18 Sistema B: 2 x 5 + 8 = 18

Aquí observamos que el sistema "A" y el sistema "B" tienen inicios diferentes (4) y (2), y

que, cada uno, tiene elementos diferentes al otro. Sin embargo, el resultado final es el

mismo (18).

Veamos, ahora, otro ejemplo.

Sistema X: 9 x 1 + 7 = 16 Sistema Y: 9 + 1 x 7 = 70,

Aquí observamos que el sistema "X" y el sistema "Y" tienen igual origen y, además, están

compuestos por iguales elementos y en el mismo orden. Sin embargo, el resultado final es

diferente: (16) y (70).

¿De qué depende el resultado en cada uno de los casos anteriores? No depende ni del

origen ni de los componentes del sistema (números) sino de lo que "hacemos con los

números"; es decir, de las operaciones o reglas (sumar o multiplicar).

Pues bien, este ejemplo nos sirve como analogía para entender el concepto de

equifinalidad. El funcionamiento de una familia como un todo, no depende tanto de saber

qué ocurrió tiempo atrás, ni de la personalidad individual de los miembros de la familia,

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sino de las reglas internas del sistema familiar, en el momento en que lo estamos

observando.

12. Isomorfismo

El descubrimiento de un isomorfismo entre dos estructuras significa esencialmente que el

estudio de cada una puede reducirse al de la otra, lo que nos da dos puntos de vista

diferentes sobre cada cuestión y suele ser esencial en su adecuada comprensión.

También significa una analogía como una forma de inferencia lógica basada en la asunción

de que dos cosas son la misma en algunos aspectos, aquellos sobre los que está hecha la

comparación. En ciencias sociales, un isomorfismo consiste en la aplicación de una ley

análoga por no existir una específica o también la comparación de un sistema biológico

con un sistema social, cuando se trata de definir la palabra "sistema". Lo es igualmente la

imitación o copia de una estructura tribal en un hábitat con estructura urbana.

Un mapa puede ser isomórfico de la región que representa. Otros ejemplos pueden serlo

un objeto en movimiento y una ecuación, o el negativo de una fotografía con su

ampliación. También "El propósito general más importante de la computadora digital es

asombroso justamente porque puede programarse para resultar, isomórfico con cualquier

sistema dinámico".

13. Homomorfismo

Se aplica en contraposición al de isomorfismo. Cuando el modelo del sistema ya nos es

similar sino una representación reducida de su realidad que puede o no coincidir con ella.

No coincide con la realidad, excepto en términos probabilísticos.

Un ejemplo de este sistema es la economía nacional, vivimos en cierto periodo de

estabilidad económica, es por ello que quienes dirigen la política económica proyectan

nuevas políticas económicas y comerciales, y que en dicho periodo estas darán buenos

resultados, pero es imposible poder prever el cambio de la economía mundial, es por ello

que cuando estas políticas se aplican a la realidad, no se ven los resultados esperados,

pues los factores externos alteran el proceso. Otros ejemplos son:

- Los modelos econométricos de los países

- Simulaciones de alta tecnología

- Simulaciones financieras (presupuesto)

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Mapa Conceptual

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Bibliografía

http://es.wikipedia.org

http://perso.wanadoo.es/aniorte_nic/apunt_terap_famil_2.htm

http://www.counselingred.com.ar/teoriagraldesistemas.htm

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http://www.uhu.es/cine.educacion/didactica/0012sistemas.htm

http://www.eduardoleyton.com/apuntes/Udpsia01.pdf