{"id":1187,"date":"2020-12-19T12:41:18","date_gmt":"2020-12-19T12:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/sciengementlab.com\/?p=1187"},"modified":"2020-12-23T15:53:45","modified_gmt":"2020-12-23T15:53:45","slug":"example-post-3-4-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sciengementlab.com\/index.php\/2020\/12\/19\/example-post-3-4-3\/","title":{"rendered":"La Simplicidad de lo Complejo y la Teor\u00eda del Caos"},"content":{"rendered":"\n

Attribution: Images are freely-usable on Pexels (Fiona Art) and Pixabay (Gerd Altmann, Kunal Baroth)<\/span><\/p>\n\n\n\n

Art\u00edculo 3 del Cap\u00edtulo 1: Gesti\u00f3n de la Complejidad<\/h2>\n\n\n\n

La Ciencia<\/b><\/span> (Saber\/KNOW)<\/b><\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En art\u00edculos pasados analizamos el escenario planteado tras la Revoluci\u00f3n Industrial 3.0 (RI3.0). Vivimos en una sociedad hiperconectada y licuada donde el entorno es vol\u00e1til, 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 planificaci\u00f3n ante la incertidumbre y la sostenibilidad del cambio. Las organizaciones humanas y empresariales pueden ser consideradas lo que en F\u00edsica se denominan SISTEMAS<\/span>. Esto es, una asociaci\u00f3n de elementos conectados para la consecuci\u00f3n de un fin colectivo. En este art\u00edculo daremos un tercer paso adelante en la ruta WAK<\/strong>ER y nos centraremos en el conocimiento cient\u00edfico (K, Knowledge) existente en relaci\u00f3n con este tipo de sistemas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCreo que el pr\u00f3ximo siglo (el XXI) ser\u00e1 el Siglo de la Complejidad\u201d<\/strong><\/p>Stephen Hawking<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

La revoluci\u00f3n cient\u00edfica del siglo XX: de la Simplicidad a la Complejidad<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Varias d\u00e9cadas antes de que la Sociedad viviera la RI3.0 ocurrida en el \u00faltimo cuarto del siglo pasado, la Ciencia ya hab\u00eda experimentado su gran revoluci\u00f3n. En el primer cuarto del siglo XX, se establecen los fundamentos de la Teor\u00eda de la Relatividad y la F\u00edsica Cu\u00e1ntica,<\/strong> que hab\u00edan sido precedidas por Maxwell y su teor\u00eda unificada de los fen\u00f3menos el\u00e9ctricos y magn\u00e9ticos. El pensamiento cient\u00edfico cartesiano, determinista y newtoniano imperante hasta entonces se cuestiona y tambalea.<\/strong> Significa la transici\u00f3n desde una concepci\u00f3n mecanicista al indeterminismo. De la certeza a la incertidumbre. De la simplicidad a la complejidad.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

<\/th>Pre-revoluci\u00f3n: Ciencia Modernista Tradicional<\/strong>
<\/th>		Post-revoluci\u00f3n: Ciencia Relativista y Cu\u00e1ntica<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
Concepci\u00f3n Cient\u00edfica<\/span><\/strong><\/td>Determinismo\/Mecanicismo<\/td>Indeterminismo\/Relativismo<\/td><\/tr>
F\u00edsica: teor\u00edas y leyes<\/span><\/strong><\/td>Gravitaci\u00f3n Universal, Electromagnetismo <\/td>Teor\u00eda de la Relatividad, Principio de Incertidumbre, Teor\u00eda Cu\u00e1ntica<\/td><\/tr>
Cient\u00edficos representativos<\/strong><\/span><\/td>Newton, Faraday, Maxwell<\/td>Einstein, Heisenberg, Schr\u00f6dinger<\/td><\/tr>
Visi\u00f3n del Universo<\/strong><\/span><\/td>Infinito y est\u00e1tico<\/td>Finito y en expansi\u00f3n<\/td><\/tr>
M\u00e9todo cient\u00edfico<\/span><\/strong><\/td>\u00b7 <\/strong>An\u00e1lisis<\/span>: Segregaci\u00f3n
\u00b7<\/strong> Reduccionismo<\/span>: los sistemas pueden ser explicados a trav\u00e9s del estudio individual de cada uno de los elementos que lo constituyen.
\u00b7<\/strong> Modelos predictivos certeros<\/td>		\u00b7<\/strong> S\u00edntesis<\/span>: Unificaci\u00f3n
\u00b7<\/strong> Holismo<\/span>: los sistemas y sus propiedades deben ser analizados en su conjunto y no solamente a trav\u00e9s de las partes que los componen.
\u00b7<\/strong> Modelos predictivos probabil\u00edsticos<\/td><\/tr>
Sistemas<\/span><\/strong><\/td>Simples<\/td>Complejos<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Tabla 1: La Revoluci\u00f3n Cient\u00edfica del Siglo XX <\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La revoluci\u00f3n cient\u00edfica relativista y cu\u00e1ntica entiende que la realidad es vol\u00e1til (relatividad espacio-tiempo), incierta (principio de incertidumbre, teor\u00eda cu\u00e1ntica), compleja (ciencia de la complejidad, teor\u00eda del caos), ambigua (dualidad onda corp\u00fasculo), estratificada e interconectada (teor\u00eda de redes), justamente los atributos VULCAN de la Sociedad actual. Ciencia y Humanidades perfectamente alineadas. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por todo lo expuesto hasta ahora, queda justificado que la RI3.0 demanda la transici\u00f3n en la organizaci\u00f3n de empresas y grupos humanos desde sistemas SIMPLES a sistemas COMPLEJOS. \u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de ambos?<\/p>\n\n\n\n

Sistemas SIMPLES<\/strong><\/th>Sistemas COMPLEJOS<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
Cerrados<\/td>Abiertos<\/td><\/tr>
Cercanos al equilibrio<\/td>Muy alejados del equilibrio<\/td><\/tr>
Elementos Finitos (desglosables)<\/td>Elementos Infinitos<\/td><\/tr>
Principio de causalidad estricto
\u00b7<\/strong> Superposici\u00f3n (aditividad)
\u00b7<\/strong> Relaciones causa-efecto lineales y unidireccionales<\/td>		Negaci\u00f3n del principio de causalidad.
\u00b7<\/strong> Sinergia e interferencia
\u00b7<\/strong> Relaciones causa-efecto no lineales, multifactoriales y retroalimentadas <\/td><\/tr>
Conexiones limitadas (independencia)<\/td>Hiperconectividad (interdependencia)<\/td><\/tr>
\u00c9nfasis en las entidades<\/td>\u00c9nfasis en las conexiones<\/td><\/tr>
Orden generado a partir de la coordinaci\u00f3n centralizada:
\u00b7<\/strong> Homogeneidad
\u00b7<\/strong> Estructura piramidal
\u00b7<\/strong> Control centralizado vertical y descendente
\u00b7<\/strong> Rigidez<\/td>		Emergencia de patrones de orden a partir de la autonom\u00eda:
\u00b7<\/strong> Diversidad
\u00b7<\/strong> Autoorganizaci\u00f3n
\u00b7<\/strong> Coordinaci\u00f3n distribuida horizontal o ascendentemente
\u00b7<\/strong> Adaptabilidad<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Tabla 2: Comparaci\u00f3n de las Caracter\u00edsticas de los Sistemas Simples y Complejos<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

De igual forma que la \u201cCiencia Tradicional\u201d 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 gesti\u00f3n 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 hol\u00edstico, asimilando el sistema en su totalidad, entendiendo no solo las entidades que lo constituyen (nodos o v\u00e9rtices), sino tambi\u00e9n y mejor a\u00fan las conexiones e interacciones que se establecen entre los mismos (enlaces o aristas). Ser\u00eda mejor renunciar a construir hip\u00f3tesis y modelos predictivos de comportamiento basados en el empirismo reduccionista. Su inexactitud y poca fiabilidad no lleva m\u00e1s que al error y la frustraci\u00f3n. Comportamientos pasados no son garant\u00eda de repeticiones futuras. Mejor ser\u00eda administrarnos una dosis de humildad y aceptar la incertidumbre y la predicci\u00f3n probabil\u00edstica de patrones de comportamiento, algunos de ellos inesperados y sorprendentes. Estar alerta para identificar su emergencia es una actitud m\u00e1s inteligente y ventajosa. Tendemos a pensar que la exactitud de las matem\u00e1ticas reside en que pueden explicar la realidad trabajando con n\u00fameros. No obstante, los matem\u00e1ticos 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 teor\u00edas englobadas en ella, como son la Teor\u00eda de Redes y la Teor\u00eda del Caos<\/strong> desarrolladas solo recientemente a finales del siglo pasado.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl Caos comienza donde la ciencia cl\u00e1sica se detiene\u201d<\/strong> <\/p>James Gleick <\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Las Organizaciones Demandan Traer un Cierto Grado de Orden desde el Caos.<\/strong><\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Necesitamos referencias conocidas que nos permitan desarrollar h\u00e1bitos y puntos de control. Desde nuestra visi\u00f3n tradicional, tendemos a asumir que ello se logra solo gracias a un sistema de control y coordinaci\u00f3n centralizado, vertical, descendente e impositivo. Si no es as\u00ed, creemos que el colectivo y sus miembros se comportar\u00e1n de un modo ca\u00f3tico del todo ineficiente. Asociamos el orden al equilibrio est\u00e1tico, una forma de orden complaciente y casi mortecino. Al contrario, la autoorganizaci\u00f3n<\/strong> de los sistemas complejos representa un cambio de paradigma en el que el comportamiento aparentemente ca\u00f3tico se entiende como un patr\u00f3n 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<\/strong>. El primero es un patr\u00f3n de orden din\u00e1mico en evoluci\u00f3n sujeto a reglas, mientras que el segundo es azaroso, caprichoso, ind\u00f3mito, sin pauta definida. Asimismo, no debemos confundir lo complejo con lo complicado<\/strong>. Un sistema complejo con patrones de comportamiento ordenados de tipo ca\u00f3tico est\u00e1 gobernado por reglas sencillas y adaptables. Es la simplicidad de lo complejo.<\/strong> \u00bfCu\u00e1les son los requerimientos que deben darse en un sistema para que se autoorganice y emerjan patrones de orden ca\u00f3ticos? Podemos resumirlos en seis:<\/p>\n\n\n\n