La Simplicidad de lo Complejo y la Teoría del Caos
Attribution: Images are freely-usable on Pexels (Fiona Art) and Pixabay (Gerd Altmann, Kunal Baroth)
Artículo 3 del Capítulo 1: Gestión de la Complejidad
En artículos pasados analizamos el escenario planteado tras la Revolución Industrial 3.0 (RI3.0). Vivimos en una sociedad hiperconectada y licuada donde el entorno es volátil, incierto, complejo y ambiguo. Un mundo VULCAN. Las sociedades innovadoras y productivas se enfrentan a dos retos primordiales, que bien pueden convertirse en oportunidades ventajosas: la planificación ante la incertidumbre y la sostenibilidad del cambio. Las organizaciones humanas y empresariales pueden ser consideradas lo que en Física se denominan . Esto es, una asociación de elementos conectados para la consecución de un fin colectivo. En este artículo daremos un tercer paso adelante en la ruta WAKER y nos centraremos en el conocimiento científico (K, Knowledge) existente en relación con este tipo de sistemas.
“Creo que el próximo siglo (el XXI) será el Siglo de la Complejidad”
Stephen Hawking
Varias décadas antes de que la Sociedad viviera la RI3.0 ocurrida en el último cuarto del siglo pasado, la Ciencia ya había experimentado su gran revolución. En el primer cuarto del siglo XX, se establecen los fundamentos de la Teoría de la Relatividad y la Física Cuántica, que habían sido precedidas por Maxwell y su teoría unificada de los fenómenos eléctricos y magnéticos. El pensamiento científico cartesiano, determinista y newtoniano imperante hasta entonces se cuestiona y tambalea. Significa la transición desde una concepción mecanicista al indeterminismo. De la certeza a la incertidumbre. De la simplicidad a la complejidad.
| Pre-revolución: Ciencia Modernista Tradicional | Post-revolución: Ciencia Relativista y Cuántica | |
|---|---|---|
| Determinismo/Mecanicismo | Indeterminismo/Relativismo | |
| Gravitación Universal, Electromagnetismo | Teoría de la Relatividad, Principio de Incertidumbre, Teoría Cuántica | |
| Newton, Faraday, Maxwell | Einstein, Heisenberg, Schrödinger | |
| Infinito y estático | Finito y en expansión | |
| · : Segregación · : los sistemas pueden ser explicados a través del estudio individual de cada uno de los elementos que lo constituyen. · Modelos predictivos certeros | · : Unificación · : los sistemas y sus propiedades deben ser analizados en su conjunto y no solamente a través de las partes que los componen. · Modelos predictivos probabilísticos | |
| Simples | Complejos |
La revolución científica relativista y cuántica entiende que la realidad es volátil (relatividad espacio-tiempo), incierta (principio de incertidumbre, teoría cuántica), compleja (ciencia de la complejidad, teoría del caos), ambigua (dualidad onda corpúsculo), estratificada e interconectada (teoría de redes), justamente los atributos VULCAN de la Sociedad actual. Ciencia y Humanidades perfectamente alineadas.
Por todo lo expuesto hasta ahora, queda justificado que la RI3.0 demanda la transición en la organización de empresas y grupos humanos desde sistemas SIMPLES a sistemas COMPLEJOS. ¿Cuáles son las características de ambos?
| Sistemas SIMPLES | Sistemas COMPLEJOS |
|---|---|
| Cerrados | Abiertos |
| Cercanos al equilibrio | Muy alejados del equilibrio |
| Elementos Finitos (desglosables) | Elementos Infinitos |
| Principio de causalidad estricto · Superposición (aditividad) · Relaciones causa-efecto lineales y unidireccionales | Negación del principio de causalidad. · Sinergia e interferencia · Relaciones causa-efecto no lineales, multifactoriales y retroalimentadas |
| Conexiones limitadas (independencia) | Hiperconectividad (interdependencia) |
| Énfasis en las entidades | Énfasis en las conexiones |
| Orden generado a partir de la coordinación centralizada: · Homogeneidad · Estructura piramidal · Control centralizado vertical y descendente · Rigidez | Emergencia de patrones de orden a partir de la autonomía: · Diversidad · Autoorganización · Coordinación distribuida horizontal o ascendentemente · Adaptabilidad |
De igual forma que la “Ciencia Tradicional” y el paradigma newtoniano no resultan adecuados para el estudio de la complejidad de la realidad, los sistemas organizativos tradicionales han quedado obsoletos para la gestión de los equipos humanos y organizaciones innovadoras del siglo XXI. Debemos asumir que la complejidad no puede estudiarse o manejar diseccionando los sistemas en sus partes, sino que hay que aproximarse a ellos de un modo holístico, asimilando el sistema en su totalidad, entendiendo no solo las entidades que lo constituyen (nodos o vértices), sino también y mejor aún las conexiones e interacciones que se establecen entre los mismos (enlaces o aristas). Sería mejor renunciar a construir hipótesis y modelos predictivos de comportamiento basados en el empirismo reduccionista. Su inexactitud y poca fiabilidad no lleva más que al error y la frustración. Comportamientos pasados no son garantía de repeticiones futuras. Mejor sería administrarnos una dosis de humildad y aceptar la incertidumbre y la predicción probabilística de patrones de comportamiento, algunos de ellos inesperados y sorprendentes. Estar alerta para identificar su emergencia es una actitud más inteligente y ventajosa. Tendemos a pensar que la exactitud de las matemáticas reside en que pueden explicar la realidad trabajando con números. No obstante, los matemáticos actuales entienden su trabajo como el estudio de patrones, ya sean reales o imaginarios, visuales o mentales, naturales o humanos. Para ello, nada mejor que ampararse en la llamada Ciencia de la Complejidad y las teorías englobadas en ella, como son la Teoría de Redes y la Teoría del Caos desarrolladas solo recientemente a finales del siglo pasado.
“El Caos comienza donde la ciencia clásica se detiene”
James Gleick
Necesitamos referencias conocidas que nos permitan desarrollar hábitos y puntos de control. Desde nuestra visión tradicional, tendemos a asumir que ello se logra solo gracias a un sistema de control y coordinación centralizado, vertical, descendente e impositivo. Si no es así, creemos que el colectivo y sus miembros se comportarán de un modo caótico del todo ineficiente. Asociamos el orden al equilibrio estático, una forma de orden complaciente y casi mortecino. Al contrario, la autoorganización de los sistemas complejos representa un cambio de paradigma en el que el comportamiento aparentemente caótico se entiende como un patrón de orden que emerge de abajo arriba o en red plana, gracias a las interacciones entre los elementos del sistema. No hay que confundir caos con aleatoriedad. El primero es un patrón de orden dinámico en evolución sujeto a reglas, mientras que el segundo es azaroso, caprichoso, indómito, sin pauta definida. Asimismo, no debemos confundir lo complejo con lo complicado. Un sistema complejo con patrones de comportamiento ordenados de tipo caótico está gobernado por reglas sencillas y adaptables. Es la simplicidad de lo complejo. ¿Cuáles son los requerimientos que deben darse en un sistema para que se autoorganice y emerjan patrones de orden caóticos? Podemos resumirlos en seis:
- .
Hablar de Complejidad y Teoría del Caos, es hablar de fractales, objetos geométricos cuya estructura básica, fragmentada o aparentemente irregular, se repite a diferentes escalas y tamaños. Muchas estructuras naturales son de tipo fractal: los árboles, las costas, un copo de nieve, los vasos sanguíneos y pulmonares, etc. El conjunto de Mandelbrot posiblemente sea el más estudiado de los fractales. Se genera a partir de una sencilla sucesión recursiva de números complejos:
Pero más allá de la geometría, la naturaleza, a través de reglas extremadamente sencillas de asociación, también permite que se genere la riqueza de la complejidad conductual, como son los ecosistemas o las colonias animales. Pensemos en una bandada de pájaros. El vuelo de la bandada es un patrón de orden dinámico y caótico. ¿Cuáles son las reglas que lo gobiernan? Los etólogos las reducen a solo tres: no te choques, no pierdas el ritmo y no te alejes. Es suficiente para que de esta forma el colectivo se autoorganice con un objetivo común supraindividual, como puede ser la migración, la defensa frente a depredadores o la provisión de alimento. Los sistemas autoorganizativos de seres vivos emergen gracias al aprendizaje de conductas por imitación dentro de un grupo vinculado cultural o biológicamente. Si en estos sistemas a niveles más bajos existe el orden dentro del desorden y el trabajo efectivo superando las fluctuaciones del entorno, ¿por qué en las organizaciones humanas no somos capaces de hacerlo tan fácilmente? La mente humana tiende a dar la espalda a la naturaleza y pensamos que nuestras invenciones, por su racionalidad y perfeccionismo, serán superiores ¿Has observado que en las creaciones concebidas por el hombre predominan las líneas rectas o curvas perfectas (círculos, esferas), mientras que en la naturaleza no es así? Ahora que se habla tanto de inteligencia artificial, sería aconsejable ser menos presuntuosos como especie y aprender más de la inteligencia natural.
No hay principio de superposición (aditividad) ni proporcionalidad estrictos. “Tanto doy” ya no equivale a “tanto obtengo”. La eficiencia y la productividad no se garantizan porque los individuos hagan más o más rápido. Los elementos o nodos del sistema están conectados en una red donde se establecen mecanismos de retroalimentación que redundan en interferencias o sinergias. Las relaciones no son unidireccionales. Cada pájaro de la bandada, para ejecutar las reglas, debe ser capaz de girar, frenar, acelerar. Tradicionalmente tendemos a crear sistemas y modelos simples, lineales y cerrados, ya que éstos podemos entenderlos, modelarlos, diseñarlos y controlarlos con más facilidad. Pero ello es a costa de excluir los componentes y conexiones más débiles, enfocándonos solo en los que se nos antojan más fuertes e influyentes. Sin embargo, cuando las relaciones no son lineales y la red está hiperconectada, cualquiera de las conexiones, por débil que parezca, puede tener una fuerte influencia en el conjunto del sistema. Es lo que se conoce como “efecto mariposa”: pequeños cambios, grandes efectos; lo aparentemente insignificante se convierte en protagonista; cualquier entidad de la red puede ejercer una influencia significativa.
- .
Los individuos deben establecer conexiones sensoriales que les permitan ser emisores y receptores de información intercambiada con el resto de los elementos del sistema y del entorno, así como canales para transmitir sus acciones.
Los sistemas complejos alejados del equilibrio disponen de gran cantidad de energía que disipar. El abastecimiento de energía física, psíquica, emocional y espiritual en los individuos de una organización es esencial para la consecución de un ordenamiento dinámico, adaptable y eficaz.
Como establece la Teoría del Caos, el “atractor” es un patrón que los sistemas complejos tienden a alcanzar después de ser sometidos a una perturbación. Son la base que sustenta el orden oculto emergente tras el caos. En sistemas geométricos, se clasifican en cuatro tipos: puntual, cíclico, toroidal y extraño. Los tres primeros siguen las tres dimensiones espaciales (línea, plano, volumen), mientras que en el atractor extraño gobierna la cuarta dimensión espaciotemporal. El orden dinámico evolutivo y adaptable, en definitiva, , requiere pues de un atractor extraño. Los atractores en geometría son conjunto de valores numéricos, pero ¿cuál seria su traducción en los sistemas complejos de organizaciones humanas? El atractor de punto se correspondería con el Sentimiento: nos anclamos a lo que nos gusta. El atractor cíclico, con el Pensamiento y la Intuición: tras el análisis racional o heurístico, buscamos la síntesis de más de una perspectiva. El atractor toroidal puede asemejarse a la complejidad de las Sensaciones o Percepciones: episodios a los que nos vemos sometidos de modo periódico. Aunque puedan albergar cierto grado de complejidad, estos tres tipos de atractores originan patrones de orden predecibles y se dice de ellos que son atractores estables. Por lo contrario, el atractor extraño permite escapar del determinismo y adentrarnos en lo impredecible. Su correspondencia bien podría ser la Voluntad: la facultad de decidir y ordenar nuestra propia conducta. Las organizaciones deben crear y sostener un imaginario colectivo que permita alinear voluntades en pro de un bien común superior al individual. Podemos hablar de la visión, la misión, la estrategia. Pero en un escenario de impredecibilidad y volatilidad, las visiones se convierten en ilusiones, el plan estratégico a largo plazo resulta imposible y los análisis prospectivos pierden su primacía. Más importante que todo ello son la cultura y los valores en los que se enmarcan las reglas de comportamiento de las que hablábamos anteriormente. (“La cultura se come a la estrategia en el desayuno”, Peter Drucker). Ahora bien, para no convertirse en un atractor estable, la cultura organizacional no debe ser única, homogénea, sólida, ni prescriptiva, sino laxa, heterogénea, líquida y dejar campo para el disenso y la enmienda. Los atractores son elementos cohesivos que ordenan y moldean los comportamientos individuales en pro de una función superior colectiva del sistema. No obstante, los sistemas, a fin de evolucionar y adaptarse, deben poseer mecanismos de cambio en sus atractores. Es lo que se conoce como bifurcaciones: una transición desde un estado a otro cualitativamente distinto que ocurre cuando en el sistema se producen cambios pequeños y sutiles en algunos de sus parámetros o características.
Los elementos (nodos) de un sistema y las conexiones establecidas entre los mismos estructuran una red. Las propiedades de un sistema no solo vienen determinadas por las características de cada uno de sus nodos y conexiones, sino por la arquitectura de la red que conforman. Así, una estructura de red diseñada y controlada de modo centralizado resulta en un sistema jerarquizado en el que los elementos están altamente especializados en funciones específicas. Ello puede dar lugar a sistemas más efectivos desde el punto de vista productivo, pero también más frágiles y vulnerables a las turbulencias del entorno, ya que los mecanismos de control se concentran en unos pocos elementos. Por lo contrario, la estructura de los sistemas autoorganizativos es descentralizada y más uniformemente distribuida a través de sus nodos y conexiones, promoviendo la aparición de cúmulos («clústeres») que en conjunto dan lugar a sistemas más robustos y adaptables, que pueden enfrentarse más eficientemente a las perturbaciones e imprevistos externos.
“El orden nace del caos (…) Estamos creciendo en proporción directa a la cantidad de caos que podemos sostener y disipar”
Ilya Prigogine
En resumen,
En el siguiente artículo, paso 4 de la ruta WAKER, propondremos algunas pautas de actuación (experimentación) que nos ayuden a navegar esta transición hacia un modelo autoorganizativo en el que el orden emerge gracias a empujar el sistema hacia los límites del caos.
PRÓXIMO ARTÍCULO DEL CAPÍTULO 1: GESTIÓN DE LA COMPLEJIDAD
“Guía para Organizaciones Navegando en la Frontera del Caos”