Capitulo i La Teoria de Sistemas 1-50

7/26/2019 Capitulo i La Teoria de Sistemas 1-50

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Evolucin de la Teora de la Complejidad.Capitulo 1 La Teora de Sistemas

CHAPTER MARCH 2016

DOI: 10.13140/RG.2.1.4354.5367

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Luis Arturo Rivas Tovar

Instituto Politcnico Nacional

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Evolucin de la Teora de la complejidad

Luis Arturo Rivas Tovar


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Derechos reservados

ISBN: 03-2015- 092912541900-01

Portada Imgenes tomadas de:

El cerebro(Semanario Opciones, 2012)

Evolucin de red azul.(Swan, 2011)

Geometry and Chaos(Nonlinear and Complex Systems Research Group, 2015)

Parvada(Pijama SURF, 2009)

Referencias

Nonlinear and Complex Systems Research Group. (2015). University of Portsmouth. Obtenido de http://www.port.ac.uk/department-of-mathematics/research/Pijama SURF. (02 de 06 de 2009). Obtenido de Parvadas de aves, vuelo de fractales (imgenes) : http://pijamasurf.com/2009/06/parvadas-de-aves-vuelo-de-

fractales-imagenes/

Semanario Opciones. (21 de 02 de 2012). Obtenido de El cerebro: http://www.opciones.cu/fotos/2012-02-21/el-cerebro/Swan, M. (16 de 12 de 2011).Aplication oscomplexity theory: Away from Reductionim Phase Transitions. Obtenido de Ethical technology:http://ieet.org/index.php/IEET/more/swan20121216


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IntroduccinUn sistema complejo tiene varias partes interconectadas o entrelazadas que creaninformacin que no resultan evidente ms que con un anlisis global de sus interaccionesLas interacciones generan propiedades colectivas nuevas que no pueden explicarse desus elementos individuales. Dichas propiedades se denominan propiedades emergentes.

Este libro est organizado en nueve captulos.En el primer captulo se describen los fundamentos tericos de donde surge los sistemascomplejos, destacando los tres conceptos fundamentales que debe tener un sistemacomplejo: No linealidad, emergencia y formacin de patrones. En esta parte introductoriase presenta la organizacin del libro que se organiza con base en el mapa LART deevolucin de Teora de la Complejidad la cual abreva de 7 cuerpos tericos: Teora desistemas, Teora de sistemas dinmicos, Ciberntica y Vida Artificial, Ciencia de lacomplejidad, Teora de Redes , Simulacin de sistemas complejos, Inteligencia artificial.

En el segundo captulo dos se describe la evolucin de la teora de los sistemas dinmicosy la teora del caos.

En el tercer captulo se describen la aportaciones de la ciberntica, la ciberntica desegundo orden, la socio ciberntica, la vida artificial, la lgica difusa y la e - ciencia.

En el cuarto captulo se estudian los conceptos fundamenta de la llamada ciencia de lacomplejidad, desarrollando los conceptos seminales tales como: auto- organizacin,emergencia, Autopoiesis, dinmica en sistemas, la sociedad global, y la ciencia de la web.En el quinto captulo se estudia de manera especial la Teora de las redes en el mundoreal analizando las redes sociales, las de informacin, las redes biolgicas, las tecnolgicaspero de manera especial las redes en la administracin. Asimismo, se describen algunaspropiedades que tienen las redes tales como: El efecto del mundo pequeo, la agrupacin,los grados de distribucin de redes, las redes de escala libre, el mximo grado, la resiliencia,el grado de correlacin, la estructura de la comunidad y las redes de navegacin.En el captulo seis se describen las tcnicas de simulacin que se han ido desarrollando elos ltimos 50 aos entre ellas cabe mencionar: la modelacin basada en agentes, losautmatas celulares, los algoritmos genticos, la modelacin multi -agente, la minera dedatos, el modelo computacional. As mismo, se incluye la minera de datos como unatcnica asociada a este tributario.

En el captulo siete se describen los avances de la inteligencia artificial y la red neuronaleshasta llegar a la nano-ciencia.

En el captulo ocho se estudia el estado de la investigacin en la administracin.Analizando las que se realiza en los centros lderes en el mundo tales como el InstitutoSanta Fe otros centros de sistemas complejos en las universidades internacionales. Seestudia la investigacin que se hace en las tres universidades federales ms importantes.LA UNAM con su centro C3, la UAM y el IPN con su CICS , as mismo se incluye lainvestigacin que se realiza en la Universidad de la Ciudad de Mxico por ser la nicauniversidad mexicanas en contar con una maestra en sistemas complejos.

Finalmente en el captulo nueve se propone un modelo general para la modelacin desistemas.


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INTRODUCCION

Qu es un sistema complejo?Antes de iniciar con la explicacin de quees y cmo se hacela modelacin de un sistemacomplejo debemos darnos a la difcil tarea de explicar este esquivo concepto.

Una primera dificultad es que en los distintos grupos de complejidad que he conocido tantoen Estados Unidos, Francia, Argentina, Colombia y Mxico donde he estado y participadopara elaborar este libro, he podido constatar algo que resulta desolador. Prcticamentecada especialista tiene su propia definicin de lo que significa un sistema complejoy de loque es la complejidad, por ello el tratar de explicar estos conceptos, y ms difcil an, elmarco metodolgico de anlisis, no resulta nada sencillo.

Aunque es muy poco original iniciar con las definiciones. Citar la definicin de los que es

un sistema complejopara un filsofo, investigador de ciencias sociales y un par de fsicos.

Segn el famoso filsofo francs Eduardo Morin cuya obra ha tenido un gran impacto enla difusin del concepto un sistema complejo es Es complejo aquello que no puede definirse en una palabra maestra, aquello que no

puede sustraerse a una ley, aquello que no puede reducirse a una idea simple. Lo complejono puede resumirse en el trmino complejidad, sustraerse a una ley de complejidad,reducirse a la idea de complejidad.. (Morin, 1994).

Como es un filsofo, Morin juega con las palabras y ms que dar una definicin da unaanti-definicin lo cual, no nos deja como antes, sin saber que rayos es sistema complejo.

Segn Luhmann un sistema complejo:

Desde el punto de vista operacional, emerge cuando una operacin de cierto tipo y escapaz conectarse con otras operaciones del mismo tipo para producir ms operaciones delmismo tipo (Luhmann, Social Systems, 1994).

En esta definicin, a mi modo de ver, no muy clara, debemos destacar la palabras: emergey la capacidad de conectarse. En efecto, los subsistemas complejos para ser consideradoscomo tales, deben de estar conectados y generar nuevas propiedades como resultado desu interconexin.

La definicin ms clara en mi opinin la proporcionan un par de fsicos. Segn ellos un

sistema complejo es

Est compuesto por partes interconectadas cuyas interacciones implicancomportamiento que generan informacin adicional, casi siempre oculta al observador.Como resultado de las interacciones de sus elementos surgen propiedades nuevas(denominadas emergentes) que no pueden explicarse a partir de los elementos particulares.Ese es el tipo de sistemas que estudian los sistemas complejos. (Alvarez-Buylla, Frank, &H.A., 2013)


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La urgente necesidad de una respuesta internacional que permita actuar en varios frentes,como son la accin humanitaria, la diplomacia de alto nivel e incluso el uso de la fuerzaarmada para el mantenimiento de la paz. (GLOBAL, 2015)En el estudio de los sistemas complejos la emergencia tiene un componente ms filosfico.Est asociado a la incertidumbrela cual cuestiona el determinismo el mecanicismo y losenfoques cuantitativos formales y lineales en las que se basa la ciencia tradicional a partir

del siglo XVIII. La aparicin de la incertidumbre rompe con la bsqueda esquizofrnica delorden y el control en los que sustenta la cultura occidental.Los hallazgos realizados por fsico a fines del siglo XX presentan un nuevo mundo llenode turbulencia, caos, evoluciones impredecibles fractura a escalas de distintas magnitudesy relaciones no lineales entre casusas y efectos.La fragmentacin, la ruptura, la discontinuidad, lo azaroso asociadas a la incertidumbre sehan posicionado en la ciencia contempornea creando una nueva epistemologa delconocimiento. Para crear un nuevo marco para comprender la turbulencia del cambio,abandonada toda la certeza que creamos tener (Campos, 2007).

Grafica 1 Emergencia

Fuente: (Emergence a PITC WorkShop, 2005)

La emergencia est asociada a la sorpresa a lo nuevo a lo inesperado. Es una ola quedestruye los castillos que habamos construido en la arena y nos obliga a prepararnos para

lo inesperado, para gestionar la incertidumbre que es el nuevo signo de nuestro tiempo.En el pasado las personas Vivian y moran en un mismo lugar. Entraban a trabajar a unaempresa y se jubilaban para vivir su vejez disfrutando de su familia. En la actualidad noslevantamos sin saber qu ocurrir y que obtendremos. Es la gestin de la incertidumbreque nos ha pillado sin herramientas metodolgicas y sin un marco intelectual pero estpresente en todo lo que hacemos y nos inunda con su influencia universal.La emergencia cono una nueva categora ontoepistmica- antropolgica que pone fina las dualidad en la que hemos sido educados: bien y el mal armona y confusin, orden


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caos. La emergencia es la incertidumbre que no obliga a navegar en un nuevo mar delsaber. Un orden basado en turbulencia, la incertidumbre y la duda permanente.

Concepto de no linealidad.

Los sistemas complejos a diferencia de los sistemas tradicionales basados en el paradigmade la segunda ley de Newton accin - reaccin asumen que a toda accin corresponde unareaccin igual. Este paradigma que es la base de la ciencia tradicional. Es casi como la leydel Talin. El ojo por ojo y diente por diente. Sin embargo, los sistemas complejos no secomportan as. Por cada ojo miles de ojos pueden ser reclamados. Existe unadesproporcin entre las causas y los efectos. Pequeas acciones pueden desencadenarreacciones desproporcionadas, bien ser por el efecto acumulativo de las accionesindividuales que se acumulan o bien porque un elemento genera un reaccin que semultiplica exponencialmente justo como la metfora del aleteo de la mariposa que con elleve aleteo de sus alas desencadena un tremendo huracn o pensando en la nieve y susmontaas, es como el copo de nieve que al caer genera una avalancha.Desde el punto de vista matemtico los sistemas no lineales tienen un comportamiento queno puede expresarse como la suma de los comportamientos de sus descriptores y lasecuaciones que regulan su comportamiento son no lineales.

La no linealidad est asociada a comportamientos, impredecibles o caticos. Y a algo quese conoce como auto interaccin. Es decir, el efecto sobre el propio sistema del estadoanterior del sistema a este fenmeno tambin se le llama recursividad. Solo hasta laaparicin de los nuevos programas de simuladores es que los sistemas no lineales hanpodido ser comprendidos y caracterizados.En la fsica contempornea algunos ejemplos de sistemas no lineales son : Las ecuacionesde campo de Einstein que describen el campo gravitatorio dentro de la teora de larelatividad general, las ecuaciones de Navier-Stokes de la dinmica de fluidos, la ptica nolineal, el sistema del tiempo atmosfrico en la Tierra. (Malinietski, 2006)

Estas dos caractersticas no linealidad y emergenciason dos requisitos indispensables paraque un sistema pueda ser considerado complejo. Es importante recordarlo siempre ya queen la ciencia tradicional la complejidad y los sistemas complejos se han vuelto una palabrade moda y existe la propensin de llamar a todo sistema complejo, sin embargo s unsistema no exhibe estas dos propiedades (o al menos una) no puede ser consideradocomplejo.

A partir de las clasificaciones de sistemas mencionadas en (Rivas, 2010), los sistemaspueden ser clasificados de diversos modos segn distintos autores sin embargo, unaclasificacin comprensible es la siguiente:

1) Sistemas estticos que son relativamente simples con pocos componentes (cuyoejemplo es un reloj o un caja de fichas bibliografas antiguo. Cuyas partes no funcionanhasta que alguien les da cuerda o los revisa con la mano.

2) Sistemas ordenados que aunque pueden tener muchos componentes tienen patronesque se repiten en el tiempo y un sencillo algoritmo puede predecir su conducta.

3) Sistemas dinmicos que son tambin ordenados y pueden llegar a tener muchoscomponentes sin embargo, evolucionan con el tiempo. Sin bien sus estados puedenser predichos casi con absoluta certeza. El cuerpo humano y su evolucin con el pasar


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de los aos es un buen ejemplo. Pueden haber variaciones y algunas excepciones sinembargo, la gran mayora tenemos patrones de evolucin similares.

4) Sistemas complicados. Son sistemas que tiene un gran nmero de nodos einterrelaciones que resultan difciles de comprender a simple vista sin embargo,presentan `patrones de conducta constantes y lineales y pueden ser predichos congran certeza mediante tcnica de investigacin de operaciones. Un ejemplo de ellos

son los programas de sistemas de trasporte colectivos que tiene unas grandesinterrelaciones y diferentes tipos de transporte. El sistema de trasporte de Paris consus trenes, metros, autobuses es un buen ejemplo. Tratar de entenderlos puede llevarbastante tiempo sin embargo la descarga de una aplicacin para telfono mvil(gratuita) no puede decir que hacer para llegar de un llegar a otro.

5) Sistemas complejos. Sistemas altamente relacionados altamente relacionados entre sque presentan interrelacione que pueden ser impredecibles por las conductasemergentes colectivas de las interacciones de los elementos y que frecuentemente seencuentran en los lmites del caos.

6) Sistemas caticos. Sistemas aperidicos que presentan implicaciones geomtricas ensus interrelaciones y cuyos estados son desconocidos en el espacio y el tiempo.

El resumen de esta tipologa de sistemas se muestra en la grfica 2:Grafica 2 Evolucin de sistemas

Fuente: Elaboracin propia a partir del diseo grfico de (Knowgarden.net, 2015)

En este libro nos ocuparemos entonces de tratar de comprender los sistemas complejosilustrado en la grfica en color obscuro.


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Formacin de patronesEste es otro de los conceptos centrales que se ido configurando en los ltimos aos con laevidencia que proviene de la ciencia de la complejidad, de la teora de redes y lassimulacin de sistemas complejos.

En concepto depatrnes una palabra polismica que se observa en muchos campos delconocimiento. El trmino se usa lo mismo en el arte, en la fsica, en la geometra, en lainformtica, la etologa, la psicologa, la geologa y las matemticas.

Definicin de patrn. Un patrn es un conjunto de sucesos o eventos reiterativos quegeneran una tendencia y permiten predecir un comportamiento.

En el arte un estilo de dibujo, el uso de grecas o reiteraciones graficas o musicales(obstinata meldica) generan un patrn. El nmero ureo (aproximadamente 1.618) seencuentra con frecuencia en la naturaleza. Est definido por dos nmeros, que forman unaproporcin tal que (a + b)/a = a/b (a/b es la proporcin urea). Este patrn fue explotadopor Leonardo da Vinci en sus obras. En la fsica los patrones ms elementales se llamanteselaciones1 y se caracterizan por su repeticin o periodicidad. En la geometra los

fractales son repeticiones iteradas de un objeto geomtrico regular que permitencaracterizar sistemas irregulares (efecto conocido como autosimilaridad o invariancia deescala). En la informtica mediante algoritmos y modelos matemticos para crear patronesms complejos. En la geologa, la estructura cristalina de un mineral est compuesta porun patrn recurrente. En la psicologa el estudio del comportamiento permite definir ypredecir patrones de conducta. En las matemticas es uno de sus objetos centrales deestudio incluso podra afirmarse de un modo quizs reduccionista que es la ciencia delestudio de los patrones ya que a travs de abstracciones y funciones reduccionistas ygeneralistas busca explicar el comportamiento de la naturaleza.

En el estudio de los sistemas complejos la formacin de patroneses la bsqueda afanosade la concordancia de patrones que consiste en comprobar la presencia de los

componentes de un patrn estn presentes es un sistema, e identificar la deteccin depatrones subyacentes que permite predecir un compartimento futuro con un alto grado decertidumbre.

En la grfica 3 se muestra la formacin de patrones que sigue un erizo de mar, uno de losanimales ms simples y antiguos, una rana y un ser humano. Tres ejemplos que parecentan distantes pero que presentan diferentes formaciones de patrones claramente definidas.

As mismo se ilustra la Teselacin de Penrose que estn formados de dos teselas que slopueden teselar el plano de forma aperidica2.

1Una Teselacin es la accin de cubrir una superficie con un patrn de formas planas de manera que no se superponen nihay huecos. La Teselacin puedes ser regulares, irregulares, semi irregulares de curvas. Existen teselaciones celebrescomo las de Kepler. Ascher, y la de Penrose que es de las ms hermosas por ser aperidica.2Aunque Penrose las concibi en 1974, diez aos despus de manera sorprendente en 1984 se encontraron patronessimilares en la organizacin de tomos en cuasicristales.


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Grafica 3 Formacin de patrones biolgicos

Fuente: (Diego, 2014) y (Penrose, 1974)

La formacin de patrones es una de las bsquedas centrales y podramos decir que es unode los hallazgos fundamentales de los sistemas complejos que a diferencia de otrasciencias no pueden ser identificados sino a travs de la interaccin conjunta de los objetosde estudio que bien puedes ser, los mercados burstiles, la conducta animal, losfenmenos meteorolgicos o naturales, la conducta humana, el comportamiento colectivoen una palabra.


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Organizacin del libro

Inicialmente haba decido organizar el libro a partir del mapa propuesto por (Castelliani,2013) sin embargo, despus de estudiar a profundidad las aportaciones de los precursoresse decidi desechar esta organizacin ya que resulta confusa en el tiempo. En el mapa de

Castelliani aparece indebidamente la teora de los sistemas dinmicos antes que la teorade sistemas que sin duda es la teora seminal de campo. As mismo, u propuesta omite lamencin a la obra de muchos autores relevantes, tales como: Alan Turing (Inteligencia

Artificial), Alexandrer Lyapanuv (1900) en la Teora del Caos, Paul Erds y Alfrd Rnyi yStanley Milgram ( Teora de Redes ), Edgar Morin (Sociedad red global). As mismo hayagrupaciones de cuerpos teoras que resultan confusos. Es por ello que se ha reelaboradoel mapa para hacer ordenado en el tiempo y ms comprensible que se ha denominadoMapa LART de la Evolucin de la Teora de la complejidad, que se describe en la grfica 1y que ordenara a partir de ahora la presentacion del libro.

Como se observa la ciencia de la complejidad se ha desarrollado en los ltimos 70 aos,enriquecindose con conceptos y disciplinas de muchas ciencias que han hechoconvergencia en este cuerpo de conocimiento que es uno de las ms estimulantes de laciencia moderna. Si bien se llama genricamente teorade la complejidad en realidad locorrecto al ver este mapa es darnos cuenta que en realidad lo correcto es hablar de teorasde la complejidad. Ante la confusin que esto supone en la mayora de los centros deinvestigacin y universidades se ha usado la denominacin genrica de Estudio desistemas complejos.

Las ciencias de la complejidad en realidad son como los tributarios de un rio enorme quecorre a una velocidad de estruendo y nos impide comprenderlo su enormidad dado quepara ello se requiere abandonar las pequeas especialidades con los que nos educan yaventurarse en el estudio (con mucha humildad) de tantas aportaciones e ideasseductoras de pensadores maravillosos que nos permite ver el mundo en los hombros degigantes.En nuestra propuesta se distinguen siete grandes tributarios:

1. Teora de sistemas2. Teora de sistemas dinmicos3. Ciberntica y Vida Artificial4. Ciencia de la complejidad5. Teora de Redes6. Simulacin de sistemas complejos7. Inteligencia artificial

La organizacin del captulo seguir este orden que ilustra la grfica 4.


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Grafica 4

Mapa LART de la Evolucin de la Teora de la Complejidad

Fuente: Elaboracin propia a partir de la idea original de (Castelliani, 2013)


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CAPTULO I EL PRIMER TRIBUTARIO: LA TEORA DE LOS SISTEMASEn este primer rio de pensadores destacan: Ludwing Von Bertalanffy, Kenneath Boulding,

Anatol Rapoport, Gregory Beateson, y Margaret Mead, James Lovelock, La teora de lossistemas vivos de James Grier Mill, Donatella Meadows, Jay Forrester, Anthony StaffordBeer, Fritjof Capra, Peter Chekland (sistemas suave), Niklas Luhmann, y Debora

Hammond.La teora de sistemas. Conceptos bsicos

La teora de sistemas es el campo de saber que se ha planteado una tarea titnica:descubrir patrones comunes a todos los tipos de sistemas, en sus distintos niveles, entodos los campos del saber. Esta aspiracin ha sido recompensada con una enormepopularidad en el discurso tcnico- cientfico- social donde la palabra es usada hasta laextenuacin. Incluso los polticos engalanan su discurso con expresiones como: visinsistmica, enfoque de sistema, alcance sistmico, el sistema y los subsistemas.En las universidades es tema obligado de muchas materias, y con ello la Teora de Sistemasha ganado adems de adeptos por su abordaje interdisciplinario. El pensamiento sistmicoes una forma de concebir el funcionamiento de un sistema a travs de su gestin integral

con un enfoque totalizador bajo la mirada de mltiples disciplinas que al reunirse se fusionaen un concierto que ha ido de la interdisciplina a la transdisciplina, creando a su paso unnuevo grupo de cientficos. Un sistema por tanto puede ser definido como un marco dereferencia analtico que permite concebir la interactuacin de subsistemas asociados que

juntos definen un comportamiento comn de carcter global.

La teora de sistema tiene cuatro conceptos bsicos: entrada (input), proceso,retroalimentacin, salida (ouput), retroalimentacin (feedback) y ocho conceptos de nuevacreacin para conforman lo que hoy conocemos genricamente como teora de sistemas,dichos conceptos son: auto referencia, entropa, homeostasis, sistemas dinmicos,medicin de la complejidad, toma de sentido, conducta orientada a metas y entropa. Loscuatro primeros conceptos son clsicos de la teora de sistemas, los otros cinco se hanincorporado despus de la dcada de los 60`s. La grafica 5 ilustra estos conceptos bsicos.

Grafica 5 Conceptos bsicos y nuevos en la Teora de sistemas

Fuente: Elaboracin propia


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A continuacin los definiremos brevemente antes de describir las aportaciones de susprecursores.

Entradas (Input): Est asociado a la palara ingles input que se escribe as en distintosidiomas incluyendo, el francs el portugus, ingls y el espaol. Segn la Real Academiade la Legua es un conjunto de datos que se introducen en un sistema informtico. En

economa, es un elemento que participa en un determinado proceso productivo(Wordreferences.com, 2015).

Resultado o productos (outpus): Segn la Real Academia de la lengua tiene dos significadosfundamentales. En economa es un producto resultante de un proceso de produccin. Eninformtica es la informacin que sale procesada por un sistema informtico o por unacomputadora (wordreferences.com, 2015).

Proceso.Es un conjunto de actividades para generar un producto o un servicio. El conceptode proceso sin embargo, es universal en las ciencias. Se hablas de proceso biolgico,proceso informtico, proceso de negocios, proceso judicial, proceso mental, procesoqumico, proceso cognitivo, proceso terico, proceso metodolgico.

Grafica 6 Proceso de un sistema

Fuente: (Creativityinabox, 2015)

Retroalimentacin (feedback):

Esta es una palabra que se incorporado a muchas lenguas. Proviene de la palabra inglesaFeedback que significa retroalimentacin; Suele usarse tambin como sinnimo derespuesta o reaccin (Real Academia de Ingeniera de Espaa, 2014).

Otras acepciones aceptadas se refieren al mecanismo por el cual una cierta proporcin dela salida de un sistema se redirige a la entrada, con objeto de controlar su comportamiento.

El concepto se ha universalizado y se usa en ingeniera, arquitectura, economa, y biologay tiene su base en el proceso administrativo donde, el control es una etapa cualitativa ycuantitativa, que sirve de base para la fase de planeacin.


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El uso del concepto permite una primitiva clasificacin. Cuando un sistema tieneretroalimentacin suele llamarse de lazo abierto cunado no existe retroalimentacin y elsistema corre como un rio. Un sistema es de lazo cerrado cuando tiene retroalimentacin.

La lo temperatura, velocidad, presin, caudal, fuerza, posicin son parmetros de controlde lazo cerrado. Los sistemas de lazo abierto no tienen variables controladas.

La retroalimentacin de un sistema puede ser Negativa se observa cuando el sistemapierde equilibrio y debe de desarrollar una reaccin para equilibrar el sistema A esto se lellama respuesta homeosttica.Este concepto lo explicare ms adelante.

La retroalimentacin positiva es cuando se busca desestabilizar el sistema porque se haentrado en un inmovilismo no deseado pero reforzando una conducta Por lo general, estohace que el sistema no llegue a un punto de equilibrio sino ms bien a uno de saturacin.Una retroalimentacin positiva es un estmulo constante buscando que el sistema de sumximo.

Existe una tercera forma de retroalimentacin que es ms compleja de explicar: Larealimentacin bipolar: La cual puede aumentar o disminuir una actividad de salida. Seobserva en muchos sistemas naturales y humanos. Y cambia segn las condicionesmedioambientales, que, por su diversidad, producen respuestas sinrgicas y antagnicascomo respuesta adaptativa de cualquier sistema

La auto- referencia. La auto- referencia es un tema de la filosofa, y campo de inters enmatemticas y ciencias de la computacin. El inters filosfico en la auto-referencia es engran medida en torno a las paradojas. Una paradoja es un razonamiento basado ensuposiciones aparentemente verdaderas que lleva a una contradiccin (StanfordEncyclopedia of Philosophy, 2013).

En la computacin, la autor referencia se produce en la reflexin, donde un programa puedeleer o modificar sus propias instrucciones como cualquier otro dato. Muchos lenguajes deprogramacin soportan la reflexin, con diferentes grados de expresividad. La autor

referencia se relaciona con la recurrencia matemtica, donde una estructura de cdigo serefiere de nuevo a s mismo durante el clculo (Drucker, 2008). En la teora de sistemas elconcepto se ha usado para enfatizar el carcter cclico de la recursividad que tiene unsistema.

Grafica 7 Auto referencia de Escher

Fuente: (Benotou, 2011)


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Entropa.Este es uno de los conceptos ms interesantes sin embrago su significad puedeser confuso por ser una palabra polismica es decir, con distintos significados que se usaen mltiples ciencias: En un sistema termodinmico cerrado, es una medida cuantitativade la cantidad de energa trmica no disponiblepara hacer el trabajo. Es una medida de laaleatoriedad o trastorno en un sistema cerrado. En informtica, es una medida de la prdidade informacin en un mensaje transmitido. En fsica es la tendencia de toda la materia y

energa en el universo de evolucionar hacia un estado de uniformidad inerte, y en sistemas,se considera como un deterioro inevitable y constante de un sistema o de la sociedad(Freedictionary, 2015).

Grafica 8. Entropa de un sistema

Fuente: (Bob, 2014)

Histricamente, el concepto de entropa ha evolucionado para explicar procesos que seproducen de forma espontnea. Es importante destacar que en los sistemas aislados, laentropa nunca disminuye. Estos sistemas sin embargo, no existen ya que todos lossistemas tienden a ser abiertos y a interactuar con su entorno. La entropa suele serexplicada por la segunda ley de la Termodinmica3.

Homeostasis: Es una palabra del griego conformada por homo, que puede traducirse comosimilar, y estasis, sinnimo de estabilidad y de estado.

Por Homeostasis debe entenderse el conjunto de fenmenos de autorregulacin que llevanal mantenimiento las propiedades y la composicin del medio interno de un organismo. Fuepropuesto por el fisilogo estadounidense Walter Bradford Cannon (18711945). Enbiologa est asociado a la caracterstica de cualquier sistema, ya sea abierto o cerrado,de regular el ambiente interno para mantener una condicin estable. La estabilidad es

3La segunda ley de la termodinmica, establece que un sistema cerrado tiene entropa que puedeaumentar o permanecer constante de otra manera.


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posibilitada por distintos mecanismos de autorregulacin y diversos ajustes dinmicos.(Definicion.de, 2015).

En la grfica se muestra respuesta tpica del cuerpo humano ante alteracin del cuerpohumano. Cuando ocurre cambios en el agua, las sales el PH, la temperatura y la glucosadel cuerpo entran en funcionamiento mecanismo fisiolgico homeosttico que mediante los

subsistemas excretores, endocrino y nervioso restaura el equilibrio perdido.Grafica 9 Homeostasis en el cuerpo humano

Fuente: Elaboracin propia a partir de (Rodriguez, 2012)

Las estrategias de adaptacin de un sistema ante una perturbacin del entorno pueden serde tres tipos: 1) De evitacin. En la naturaleza se observa fenmenos en los animales talescomo la hibernacin, el sopor, la diapausa, entre otros. 2) De conformidad: Se busca unaaclimatacin tratando de armonizar la velocidad funcional anterior al cambio. 3) DeRegulacin: Son acciones compensatorias que mantienen el ambiente internorelativamente constante (Cannon, 1929).

Es los modelos reales los sistemas tiene a cambiar las estrategias de adaptacin entreconformistas y reguladores, dependiendo del factor ambiental y de la especie animal.

La homeostasis est asociada tambin a un concepto asociado que en ingls se llamafeedback loopque suele ser traducido como bucle de retroalimentacin. Cuando un sistemaentra en desequilibrio derivado de la influencia de la entropa, aparece un bucle deretroalimentacin que tienen cinco elementos: un Sensor (Receptor). Un Integradorquees un centro de Control. Unpunto de ajuste. Un Efector que vuelve a enviar la informacinal integrador y un Retroalimentador que puede generar respuestas negativas queinvierte el cambio, o bien, respuestas positivas que amplifica la magnitud del cambio.
https://www.researchgate.net/publication/284948817_Organization_for_physiological_homeostasis?el=1_x_8&enrichId=rgreq-a4788617-a518-45bc-8a46-ed6a05a61297&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzI5NzI3NDQyMTtBUzozMzcxNDQyMTMxOTY4MDBAMTQ1NzM5Mjg1MjU1Mw==https://www.researchgate.net/publication/284948817_Organization_for_physiological_homeostasis?el=1_x_8&enrichId=rgreq-a4788617-a518-45bc-8a46-ed6a05a61297&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzI5NzI3NDQyMTtBUzozMzcxNDQyMTMxOTY4MDBAMTQ1NzM5Mjg1MjU1Mw==


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Sistemas Dinmicos (Dynamics systems)

La dinmica de sistemas es un enfoque desarrolla en la teora de los sistemas paradescribir y comprender el comportamiento no lineal de los sistemas complejos en el tiempousando flujos, los bucles de retroalimentacin internos y cambios en el tiempo.

El concepto fue desarrollado en la dcada de 1950 por ingenieros del MIT como unametodologa y tcnica de modelado matemtico para enmarcar, la comprensin y discusinde temas y problemas complejos en procesos industriales sin embargo, en la actualidad seusa en campos tales como: los estudios de la poblacin, los sistemas ecolgicos yeconmicos, estudios de dependencias de recursos, problemas de desarrollo de productos,anlisis de la macroeconoma.

La dinmica de sistemas ha desarrollado tcnicas de apoyo tales como los diagramas debucle causal (Casual diagram loop) (Sterman, 2001).

En la grfica siguiente se ilustra la relacin de eventos que condujeron al escape delnarcotraficante Joaqun El Chapo Guzman de una prisin de alta seguridad en Mxico. Deacuerdo a las hechos que se conocieron despus de su fuga, huy por un tnel de 1.5

kilmetros de largo que requiri el uso de tecnologa industrial e ingeniera avanzada. Unconjunto de hechos se combinaron pueden ser resumidos en 4 grandes bucles: Corrupcine incompetencia de autoridades4, capacidades tcnicas en la construccin de tneles delcartel de Sinaloa, conservacin de la riqueza material y relacional de Chapo, y desarrollode una estrategia legal. De acuerdo a la relatora de los hechos que llevo a cabo laProcuradura General de la Republica despus de la fuga. Las autoridades que senombraron al ms alto nivel como es el comisionado Nacional para la Seguridad (Mondragon5y Monte Alejandro Rubido) relajaron los protocolos de seguridad en el penal yevitaron el cambio de celdas, cancelaron la escuchas en celdas de reos, e incluso lepermitieron tener una televisin que se aprecia en los videos de la fuga. Estos hechosfavorecieron la cooptacin de los celadores y guaridas inmediatos, mediante unacombinacin desconocida de amenazas y dinero. En otro de los bucles ya haba

antecedentes de fuga de parte del Chapo quien a lo largo de los aos demostr habilidadpara construir tneles sofisticados para burlar a las autoridades americanas que sesuponen muy competentes. As mismo, pese a su encarcelamiento, el poder econmicodel Chapo se mantuvo como lo prueba la ostentacin de riqueza que hacan sus numerososhijos y mujeres en las redes sociales, as como por el hecho de que en el ao que estuvopreso recibi ms de 500 visitas. Finalmente, el ultimo bucle del diagrama causal, es laestrategia legal la cual, mediante amparos de sus 10 abogados obligaron a las autoridades

4..Por sugerencia de Osorio Chong, el presidente Pea Nieto design al frente del Cisen a EugenioImaz, con nula experiencia real en temas de inteligencia, pero cuya carrera poltica fue de la mano

del exgobernador de Hidalgo. Imaz tom el control de la inteligencia en los penales de mximaseguridad, como El Altiplano, de donde se fug El Chapo Guzmn.. (Riva- Palacio, 2015)5 .. Mondragn modific procedimientos, mtodos, elimin la autonoma de los policas custodios con los

policas federales e incorpor como autoridad suprema en materia de vigilancia en los penales de mximaseguridad al rea de Inteligencia de la Polica Federal. Cuando lo sustituy Rubido el 25 de marzo del ao

pasado, no se dio un giro al relajamiento de los sistemas y procesos. Una de las caractersticas perniciosas queinstal Mondragn y continu Rubido fue cortar la comunicacin que desde que se inici el nuevo sistema de

penales de mxima seguridad hace casi 25 aos, el Cisen primero y la Secretara de Seguridad Pblica despusque realizaban contrainteligencia en las crceles a travs de escuchasaportaban sistemticamente a los

comisionados de reclusorios de todo aquello que significara riesgos (Riva- Palacio, 'El Chapo' y elelefante , 2015)


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(alegando violacin a sus derechos humanos) a relajar las medidas que favorecan unafrrea vigilancia como corresponde a un reo de alta peligrosidad.

Grafica 10. Diagrama de bucle causal para fuga del Chapo Guzman

Fuente: Elaboracin propia

Aunque he ejemplificado un hecho de sobra conocido para hacer menos aburrido este libroEstos diagramas son muy tiles para ilustrar la complejidad de un sistema con mltiplesentradas salidas y relaciones.

Tambin suelen ser llamados en la literatura como modelos de dinmica de sistemas (Modelsystems dinamics SD) y resuelven el problema de la simultaneidad (causalidad mutua)mediante el estudio de variables que experimentan incrementos pequeos de tiempo conevaluaciones positivas y negativas. La base del mtodo es que la estructura de cualquiersistema es tan importante en la determinacin de su comportamiento como los propioscomponentes individuales.

Dar Sentido (Sensemaking). Este es un concepto que fue propuesto por Karl Weick en susestudios de organizaciones. En la actualidad se usa en muchas disciplinas particularmenteen la psicologa para describir el proceso por el cual una persona da sentido al mundo quepercibe. En la teora de sistemas sensemaking se refiere al proceso de adquisicin de laconciencia situacional bajo incertidumbre (Weick, 1995).


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Grafica 11. El bucle del sentido de decisiones

Fuente: (Hamideh, 2012)

A principios de agosto de 1949 tuvo lugar un incendio en un bosque del estado de Montana,Estados Unidos, que termin en una tragedia: 13 de los 15 integrantes de un equipoespecializado que se arroj desde un avin para combatir las llamas murieron atrapados

por el fuego. A raz de la tragedia Karl Weick, , public un artculo en la Harvard BusinessReview (mayo-junio de 1996) titulado Prepare Your Organization to Fight Fires. All se refirial libro recin mencionado y a las enseanzas que la tragedia dej para las organizacionesactuales. En este artculo creo el concepto de sensemaking.

La investigacin indic que los integrantes del equipo que salt del avin no se conocanentre s ni tampoco con quien los diriga. Luego de tocar tierra recogieron sus equipos, sereunieron con un guarda parques que estaba all y comieron una comida ligera. Mientras lohacan, el jefe del grupo analiz el fuego. Se dio cuenta del peligro que corran e indic asu segundo que llevase a los hombres en fila hacia el norte. Se qued en el lugar algunosminutos y, luego de alcanzarlos, encabez la marcha. Pronto observ un cambio en ladireccin de las llamas. Peg un grito para que los hombres corrieran en direccin contrariay subieran la empinada ladera donde se encontraban hasta alcanzar rocas desnudas, lo

cual no result fcil. Los integrantes del equipo se encontraron marchando a travs depastizales de unos 75 centmetros de altura. Las llamas corran a una velocidadimpresionante y amenazaban alcanzarlos. El jefe del grupo reconoci lo peligroso de lasituacin y orden deshacerse de las herramientas. Enseguida quem los pastizalescercanos e indic arrojarse al suelo en el rea que haba quemado. Ningn miembro delgrupo sigui sus instrucciones. Por el contrario, corrieron en direccin a las rocas porque

pensaron que as se salvaran. Dos lo lograron. El jefe del grupo se salv acostado en lascenizas de los pastizales quemados. Los restantes 13 perecieron (INCAE, 2010)


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Orientacin de conducta a metas (Goal oriented behavior)

Orientacin a metas es un concepto que ha sido desarrollado bsicamente por expertosen comportamiento humano y especialista en educacin, pero sea extrapolado a todos lossistemas dado que el objetivo de un sistema es conseguir objetivos.

El concepto de orientacin de meta fueron propuesto en 1970 por el psiclogo educativoJA Eison, quien afirmaba que los estudiantes iban a la universidad como una oportunidadpara adquirir nuevas habilidades y conocimientos posean una orientacin de aprendizajemientras que los estudiantes que se acercaron a la universidad con el objetivo de obtenerexclusivamente altos grados posean una orientacin de grado. (Elison, 1979)

Existen mltiples estudios que han utilizado orientacin a la meta para predecir elrendimiento de ventas, establecimiento de metas, el aprendizaje y conductas adaptativasen la formacin, y liderazgo. (DeGeest & Brown, 2011).

Grafica 12 Estilos de personalidad orientados a metas

Fuente: (Mandensen, 2014)

Segn Mandensen (2014), en el desarrollo de un sistema orientado a la realizacin de unproyecto se distinguen 4 estilos de liderazgo: Estilo Des un lder, orientado a las tareasque se centra en hacer las cosas. Tiene un estilo controlador. Son orientados a objetivos,muy competitivos e impacientes. Suelen ser gerentes, directores generales y ejecutivostrabajos que requieren responsabilidad, toma de decisiones y liderazgo. Para llevarse biencon ellos hay que respetarlos, ser directo e ir al grano, dar resultados, evitar lasgeneralizaciones y centrarse en las soluciones en vez de problemas.

El estilo IEs un lder orientado a las personas que le encanta interactuar, socializar ydivertirse. Suelen ser expresivos. Suelen construir excelentes relaciones con sus clientes.Para construir una relacin con ellos hay que mostrarles admiracin y reconocimiento. Parllevarse bien con ellos hay que compartir experiencias, pero asegrese de darles tiempopara hacer preguntas y hablar sin sobrecargarlos con detalles.


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Estilo SEs un lder estable orientado a las personas que disfruta de las relaciones, quele gusta crear equipo. Suele ser amables y privilegiar la armona y la cooperacin y no lesgusta decir a los dems lo que deben hacer. Para llevarse bien con ellos hay que ser amablemostrar inters en ellos ser corts, y evitar la confrontacin y ser grosero.

Estilo C Es un lder que est orientado a la tarea pero a diferencia de estilo D, est

impulsado por el valor, la coherencia y la informacin de calidad. Estos lderes suelen sercorrectos preciso y analticos, y prosperan en tareas que requiere precisin y capacidadde anlisis. Para llevarse bien con ellos hay que hacer equipo, hacer seguimiento de datos,proponer soluciones eficaces a un problema, centrarse en los hechos y detalles, serpaciente y diplomtico y minimizar la charla y el lenguaje emocional. Suelen ser expertosde TI, contadores e investigadores (Mandensen, 2014).

En un sistema la orientacin de meta est en funcin de su historia, la estabilidad, susvariables, antecedentes, su relacin con la fijacin de objetivos, as como, su relevancia

para la motivacin y la orientacin futura de la investigacin.

Medicin de la complejidad

El desarrollo de los esfuerzo por establecer la mtrica de la complejidad de un sistemahan provenido de diversos campos. El matemtico ruso Kolmogorov AIC realizo esfuerzos

para medir la complejidad de una cadena binaria en un esfuerzo por medir la complejidadde un programa de cmputo.

La Entropa de Shannon es una medida de complejidad referida a la teora de lainformacin, hace referencia a la cantidad media de informacin que contiene una variablealeatoria (psicolgica) o, en particular, una fuente transmisin binaria. (Franquet, 2015)

Segn Shannon, los sistemas ms interesantes no son necesariamente los ms complejosde la complejidad algortmica y medidas conexas.

..Existe tambin el ndice de Shannon se usa en ecologa u otras ciencias similares para

medir la biodiversidad especfica.1 Este ndice se representa normalmente como H y seexpresa con un nmero positivo, que en la mayora de los ecosistemas naturales vara entre0,5 y 5, aunque su valor normal est entre 2 y 3; valores inferiores a 2 se consideran bajosy superiores a 3 son altos(Pla, 2006).

En el campo de la informtica destaca el nmero de complejidad ciclomtica que es unamtrica del software que mide cuantitativamente la complejidad lgica de un programa. Elconcepto y el desarrollo de la mtrica fue propuesta por (McCabe, 1976) en un artculodonde propone un diagrama de flujo determinado por las estructuras de control usando uncdigo. Tiene claridad y prestigio porque el resultado define el nmero de caminosindependientes dentro de un fragmento de cdigo y determina la cota superior del nmerode pruebas que se deben realizar para asegurar que se ejecuta cada sentencia al menosuna vez.

Una vez calculada la complejidad ciclomtica de un fragmento de cdigo, se puededeterminar el riesgo que supone utilizando los rangos definidos en la siguiente tabla deevaluacin del riesgo:

1-10 Programa Simple, sin mucho riesgo

11-20 Ms complejo, riesgo moderado

21-50 Complejo, Programa de alto riesgo


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La idea que fue clarificada posteriormente se refiere a la capacidad de un sistema dereproducirse y mantenerse por s mismoPor ello en la actualidad se considera una propiedad de un sistema de producirse a smismo y acoplarse a su entorno.

La Autopoiesis es una propiedad bsica de los seres vivos, asociada a su autonoma.

Cuando un sistema autopoitico entra en desequilibrio, es capaz de conservar unaconsistencia estructural absorbiendo permanentemente la energa de su medio. Al igual quela clula y los seres vivos, los sistemas autopoiticos tienen la capacidad de conservar launin de sus partes e interactuar con ellas (Varela, Maturana, & Uribe, Autopoiesis: theorganization of living systems, its characterization and a model, 1974).

Cuando un sistema autopoitico muere el ser vivo rompe sus mecanismos endgenos yexgenos Sin embargo, la muerte no es el fin de un sistema autopoitico ya que ha dejadosemillas que preservan su imagen y aseguran su especie.

Este concepto ha sido retomado por el socilogo Luhmann. Quien ha reinterpretado elconcepto en la sociedad en la cual percibe que existen mecanismos de auto organizaciny la autoproduccin de las sociedades en contextos de contingencia y riesgo que aseguran

su continuidad. (Luhmann, 1997).Esta concepcin de Luhmann aunque fascinante sobre los fenmenos sociales ha sidorefutada por Maturana, Varela ya que ellos al fin bilogos afirman que.. Si lo que hace aun ser vivo es ser un sistema autopoitico molecular, lo que hace al sistema social, no

puede de ninguna manera ser lo mismo, en tanto el sistema social surge como sistemadistinto del sistema vivo al surgir en la distincin como sistema social, aun cuando surealizacin implique el vivir de los seres vivos que le dan origen. (Varela & Maturana , 1997)

En mi opinin Luhmann tiene razn la sociedad puede ser concebida como un sistemaautopoitico. Y aunque muere el conservo de preservacin de s mismo no puede sereterno.

Grafica 14 Sistema autopoitico

Fuente:(E- Learning Conocimiento en red, 2012)


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Ludwing Von Bertalanffy y La teora de los sistemas de

Von Bertalanffy, fue un bilogo alemn creador de la Teora General de los Sistemas. Lateora de sistemas (TS) es una derivacin de la teora general de sistemas (TGS). VonBertalanffy, la desarroll en un periodo de 20 aos entre 1950 y 1970. La Teora general

de sistemas aunque inicio haciendo metforas biologas por la formacin de Bertalanffycon el paso de los aos constituyo una formulacin conceptual para comprender mejor elmundo real.

Bertalanffy parti del trabajo de otros investigadores como Khler quin plante una teorade los sistemas con propiedades ms generales de los sistemas inorgnicos, encomparacin con los orgnicos. De all surge la idea de los sistemas abiertos. Es decir,sistemas que mutan con su entorno y responden a sus cambios.Otro pensador relevante en las influencias de Bertalanffy es Lotka (1925) quien se ocupde un concepto general de los sistemas (sin restringirse como Khler a la fsica), interesadoen problemas de poblaciones ms que en problemas biolgicos de organismos individuales.Concibi a las comunidades como sistemas, sin dejar de ver en el individuo una suma de

clulas. A pesar de que hoy es conocido principalmente por las ecuaciones de Lotka-Volterra utilizados en ecologa. Lotka no es considerado un precurso de los sistemas a laaltura de Bertalanffy porque fue un bio-matemtico y estadstico-bio, que trat de aplicar losprincipios de las ciencias fsicas a las ciencias biolgicas. Su inters principal era lademografa.

Bertalanffy defendi una concepcin organsmica en biologa que hiciera hincapi en laconsideracin del organismo como un todo o sistema y viese el objetivo principal de lasciencias biolgicas en el descubrimiento de los principios de organizacin a sus diversosniveles. La idea de la teora de los sistemas fue acogida con escepticismo y fue calificadade presuntuosa y trivial, ya que la aplicacin de 2 + 2 = 4 a manzanas, dinero y galaxias erasimplista, ya que propona analogas superficiales que disimulan diferencias genuinas.

Gradualmente fue vindose que tales objeciones no atinaban con lo que representa la teorade los sistemas: intentar la interpretacin y la teora cientfica donde antes no haba nadade ello, as como una mayor generalizacin de los que proponan las ciencias de maneraindividual.Con el tiempo quedo claro que este enfoque es capaz de producir principios vlidos paracualquier dominio cientfico, atacando la idea reduccionista de que el todo no es ms quela suma de sus partes.La gran contribucin de Bertalanffy, es que present por primera vez un marco general paraunificar las ciencias alrededor del concepto de la teora de los sistemas. Bajo esta teora,
http://www.google.com.mx/imgres?imgurl=http://lingtechguistics.files.wordpress.com/2008/08/bertalanffy.jpg&imgrefurl=http://environment-ecology.com/general-systems-theory/396-analyzing-systems-theory-under-the-second-language-scope-von-bertalanffy-banathy-and-laszlo.html&h=222&w=280&tbnid=vk_URxqATiY_rM:&zoom=1&docid=vMkwhLB0fStAEM&ei=Y8uBVPrqGOjvigKb5IEw&tbm=isch&ved=0CDUQMygDMAM&iact=rc&uact=3&dur=1299&page=1&start=0&ndsp=24


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en lugar de explicar el todo mediante sus partes, explicaba las partes en trminos del todo.Dicho de otro modo, significa que un sistema tiene partes que se influencian recprocamentey por lo tanto el tratar de entender el todo mediante el estudio de sus partes individuales eserrneo. Como se probara despus de la segunda guerra mundial, los fenmenos socialesobedecan a estos principios que fueron llamados holsticos, bajo cuya lgica el todo esms que la suma de sus partes.

Si bien la teora de los sistemas suele ser representada por un grfico simpln dondeexisten entradas. Un proceso, una salida y un proceso de retroalimentacin, en mi opininesto es incorrecto porque se refiere exclusivamente a sistemas estticos que asumen queun sistema no cambia hasta el finalde un proceso y no durante l. La realidad prueba queesto es falso ya que la aplicacin de una accin la retroalimentacin se da en el mismoinstante en muchos sistemas. De hecho como lo menciono un menciono un filsofo griegohace muchos aos un hombre nunca se baa en un mismo rio ya que al correr este es unrio distinto todo el tiempo. De la misma forma un sistema biolgico o social nunca es igualya que muta todo el tiempo y nunca es el mismo.La aplicacin de la teora de los sistemas por lo tanto debe ser aplicada a sistemas estticospara ser vlida ya que los sistemas dinmicos la retroalimentacin no es posible salvo en

espacios muy reducidos del tiempo.

Grafica 15 La teora de los sistemas

Fuente: Elaboracin propia a partir de (Ashby, 1956)

En la teora de los sistemas el nombre de Bertalanffy destaca de una manera especial porser su primer promotor. Esta teora como muchas otras de las que se ha apropiado laadministracin han venido de otros campos del saber, esta adopcin a veces acrtica ysuperficial de otras ciencias por parte de la Administracin y la gestin han merecidoinjustamente que sea calificada como una ciencia de rapia ya que la inmensa mayorade sus precursores provienen de otras tradiciones metodolgicas u otros saberes que se

consideran verdaderas ciencias. Pese a ninguneo de la que es objeto la mayor parte de lassoluciones que permiten transformar la realidad provienen precisamente de amalgamardiferentes saberes y es solo mediante la transdisciplina que es posible realmente crearsoluciones innovadoras que mejoran nuestro mundo.

Kenneth Boulding y la tipologa de sistemas


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Boulding fue un economista de origen ingls. De extraccin humilde. Se grado en launiversidad de Oxford y posteriormente profesor de la Universidad de Mchigan. En 1967se uni a la facultad de la Universidad de Colorado en Boulder, donde permaneci hasta su

jubilacin. Aunque era algo tartamudo, cuando habla en pblico se trasformaba y eracautivador. Fue un provocador y una mente creativa con una altura intelectual de tallamundial, no solo en la economa sino en el campo de las ciencias sociales. Para Boulding,la economa y la sociologa son una nica ciencia social que estudia a los seres humanosy sus relaciones (organizaciones).

Segn Boulding la economa humana y otros comportamientos son parte de un gransistema interconectado. Por ello es necesario entender la eco-dinmica del sistema general,y la sociedad global. A pesar de tener una amplia obra cientfica su artculo publicado en1954 llamado la teora general de sistemas y la estructura cientfica es el que ms serecuerda de su obra ya que fue aqu donde propuso su clebre jerarquizacin de sistemasque se usa hasta nuestros das:Nivel 1. Estructura Esttica: Es el nivel de los marcos. Proponen modelos con relacionesestticas ejemplo Un ejemplo es una mesa. Tiene parte que la integran pero no evolucionase puede llenar de polvo pero su estructura bsica no cambia ni evoluciona.Nivel 2. Mecnico o de relojera: ejemplo de ello son las maquinas simples como la palanca,un reloj o incluso una mquina de vapor. La mayor parte de la estructura terica de la fsica,

la qumica, e incluso de la economa entra en esta categora.Nivel 3. Ciberntico o de equilibrio: el ejemplo ms claro de este siempre es el calentadorde gas con un termostato de una casa. Aunque responde a una sola variable frio o calor,este sistema tinen una independencia de decisin y decido cuando encenderse o pagarsedependiendo de la temperatura del agua a la que sea programado.

Nivel 4. Estructura de autoreproduccin: Sistemas abiertos o estructuras auto-mantenimiento. Este es el nivel en el que la vida empieza a diferenciarse de la no vida. Elejemplo ms claro es una clula. Aunque parece a un solo nivel de distancia de los sistemascibernticos existen miles de millones de los de evolucin entre uno y otro sistema ya quela capacidad de generar copia de s mismo es una habilidad excepcional. Esta propiedades lo Edgar Moran ha llamado principio Hologramtico que es la capacidad de un ser dehacer copias de s mismo.Nivel 5. Gentico asociativo: son sistema donde hay diferenciacin clara entre el genotipoy el fenotipo, asociada con el fenmeno de la equifinal o "huella" de crecimiento. El ejemploms claro son las plantas.Nivel 6. Mundo animal: Esos sistemas tiene conciencia de s mismo aunque sea de un modoelemental conciencia de s mismo. El ejemplo ms claro son los animales.Nivel 7. Humanos: Adems de todas las caractersticas de los animales el hombre poseesistemas de auto-conciencia (pasado y porvenir) y la capacidad de interpretar smbolos ycomprender abstracciones como, la msica, la poesa y las matemticas.


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Nivel 8. Organizaciones sociales: son de mayor complejidad y van desde una organizacin,a una comunidad o un municipio o un estado. Son agrupaciones humanas donde lacomplejidad es creciente.Nivel 9. Sistemas trascendentes: son sistemas que se adivinan pero cuya complejidadverdadera se desconoce. Ejemplo de Ello son los hoyos negros, la materia obscura o Dios.

La grafica 16 muestra la tipologa y la evolucin de sistemas.

Grafica 16 Evolucin de sistemas

Fuente: Elaboracin propia a partir de (Boulding, 1977)

Anatol Rapoport estudios sobre los conflictos y la paz

Anatol Rapoport fue un ejemplo de pensador sobre complejidad: era psiclogo ymatemtico judo de origen ruso. Contribuy a la teora general de sistemas mediante la
https://www.researchgate.net/publication/229751205_The_universe_as_a_general_system_Fourth_annual_ludwig_von_bertalanffy_memorial_lecture?el=1_x_8&enrichId=rgreq-a4788617-a518-45bc-8a46-ed6a05a61297&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzI5NzI3NDQyMTtBUzozMzcxNDQyMTMxOTY4MDBAMTQ1NzM5Mjg1MjU1Mw==https://www.researchgate.net/publication/229751205_The_universe_as_a_general_system_Fourth_annual_ludwig_von_bertalanffy_memorial_lecture?el=1_x_8&enrichId=rgreq-a4788617-a518-45bc-8a46-ed6a05a61297&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzI5NzI3NDQyMTtBUzozMzcxNDQyMTMxOTY4MDBAMTQ1NzM5Mjg1MjU1Mw==


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biologa matemtica y el modelado matemtico de la interaccin social y los modelosestocsticos de contagio. Inicialmente quiso ser msico e incluso estudio piano, direccin ycomposicin en la Hochschule fr Musik de Viena, sin embargo el nazismo le impido serpianista. De la msica paso a las matemticas, se doctor en matemticas y se uni a laComisin de Biologa Matemtica en la Universidad de Chicago

En 1970 se mud a Toronto Rapoport para evitar involucrarse en la guerra de Vietnam.Donde fue nombrado director del Instituto de Estudios Avanzados. Cofund la Sociedad deSistemas Generales de Investigacin, junto Ludwig von Bertalanffy, Ralph Gerard, yKenneth Boulding.

Rapoport por su poca convencional formacin que combinaba la msica, las matemticasla biologa y la psicologa uso su pericia matemtica con conocimientos psicolgicos en elestudio de la teora de juegos, redes sociales, y la semntica. Rapoport le dio una nuevaluz en estudios de conflicto psicolgico, desarme nuclear y la poltica internacional.Dentro de sus aportaciones para la teora de juegos fue pionero en el modelado delparasitismo y la simbiosis, la investigacin de la teora ciberntica. Esto continu para daruna base conceptual para su trabajo de toda la vida en el conflicto y la cooperacin.

Anatol Rapoport contribuy a expandir la teora de juegos y el anlisis de redes socialesdemostr que se puede medir grandes redes perfilando rastros de flujos a travs de ellos.Esto permite conocer la velocidad de la distribucin de los recursos, incluida la informacin,y lo que acelera o impide estos flujos-como la raza, el gnero, el nivel socioeconmico, laproximidad, y el parentesco. Este trabajo vinculado redes sociales para la difusin de lainnovacin se aplic tambin a la epidemiologa. Sus trabajos fueron los pioneros enpostular los seis grados de separacin, demostrando la rpida difusin de la informacin enuna poblacin de casi todos los miembros que luego se haran parte de las propiedades delas redes.

Habiendo vivido de cerca los horrores de la guerra era un anti militarista y con sus estudios

de conflictos contribuyo como pocos cientficos a la preservacin de la paz.

Fue un organizador principal de los primeros teach-inscontra la guerra de Vietnam en laUniversidad de Michigan, un modelo que se extendi rpidamente por toda Amrica delNorte. En 1967 predijo con acierto que Estados Unidos perdera la guerra de Vietnam y estapresin lo motivo a dejar Estados Unidos En la universidad de Toronto trabajo comoProfesor de la Paz y el programa de Resolucin de Conflictos. Utiliz un enfoque rigurosoe interdisciplinario para el estudio de la paz, la integracin de las matemticas, la poltica,la psicologa, la filosofa, la ciencia y la sociologa. Su principal preocupacin era legitimarestudios sobre la paz como una actividad acadmica digna. Fue profesor inspirador queprestigi como pocos los estudios sobre los conflictos y la paz.

Usando el dilema del prisionero iterado de Robert Axelrod contribuyo a la paz mundial atravs de la moderacin conflicto nuclear a travs de sus modelos tericos de juegos deresolucin de conflictos psicolgicos. Adems de ser un cientfico sublime dueo de unacultura deslumbrante fue un ser humano excepcional.

En su abrumadora obra cientfica escribi ms de 300 artculos y 13 libros. Dentro de suslibros ms relevantes destacan los siguientes:


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Libros:En teora de juegos

1. 1969, Estrategia y Conciencia, Shocken Books, Nueva York, NY. (Publicado porprimera vez en 1964)

2. 1970, la teora de juegos N-persona. Conceptos y Aplicaciones ", de la Universidadde Michigan, Ann Arbor. MI. (Reedicin con Dover Press, Mineola, Nueva York,

2001).En anaslis de conflictos

3. 1974 Conflicto en sintticas o artificiales Medio Ambiente ', Harmondsworth,Penguin Books.

4. 1989, Los Orgenes de la Violencia: enfoques para el estudio de los conflictos,Paragon House, de Nueva York.

En la promocin de la paz

5. 1998, Teora de la decisin y el comportamiento de decisiones, Macmillan,Houndmills.

Gregory Beateson y la ecologa de la mente

A diferencia de otros pensadores de sistemas Beateson perteneca a la clase superior

inglesa (upper class) no tanto porque fuera un aristcrata sino por su padre fue undistinguido genetista William Bateson. Estudi Zoologa en la Charterhouse School deLondres y, posteriormente, Biologa en el St. John's College de Cambridge; paralelamenterealiz sus primeros trabajos de campo en Nueva Guinea, que prosigui ms tarde en Bali,se cas con la clebre antroploga Margaret Mead, con quien public "Carcter balinense.Un anlisis fotogrfico". (Bateson & Mead, 1942).Aunque siempre estuvo muy orgulloso deser ingles en 1956 se hizo ciudadano estadounidense.

En 1951 public junto con Jurgen Ruesch, quien estudiaba los fenmenos deretroalimentacin, el libro "Comunicacin: la matriz social de la psiquiatra". Posteriormente,como profesor de antropologa en la Universidad de Stanford, profundiz en los procesosde la comunicacin animal interespecies, por medio de experiencias y estudios con pulpos,

delfines, moluscos, entre otros, que le permitieron elaborar nuevas teoras acerca delaprendizaje. Bateson trabajo en varias universidades e institutos tales como el MentalResearch Institute de Palo Alto, el Oceanic Institute de Waimanalo. La Universidad deCaliforniay el Esalen Institute de California.

Gregory Bateson aunque tuvo una slida obra como psiquiatra, campo en el que desarrolloteora de la comunicacin, su matrimonio con Margaret Mead , figura de culto en la cienciapor sus trabajos de antropologa, destac su trabajo en el campo de los sistemas y elholismo.


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A diferencia de otros cientficos Bateson era simptico y provocador y no tena muchorespeto por el acartonado estilo de escritura contemporneos, sus trabajos tenanfrecuentemente la forma de un ensayo ms que de paper, y sola usar muchas metforasy prefera citar antiguos poetas desestimando el requisito de citar las fuentes cientficasrecientes.

Aunque escriba ensayos, estos eran bastante eruditos, por ello su obra requiere una lecturacuidadosa.

l ha sido una inspiracin muy importante en el campo de la terapia familiar y laprogramacin neurolingstica. Uno de los lazos que conecta el trabajo de Bateson con losistmico es su inters en la teora de sistemas y la ciberntica. As como su exaltacin delvalor de la epistemologa evolutiva e interdisciplinaria. Trabajo con mucha solvencia consocilogos, lingistas, psiclogos, psiquiatras, bilogos... lo cual le permiti integra su teorade la comunicacin. En su momento lleg a tener una gran influencia en el pensamientonorteamericano, aunque fue ninguneado por los crculos acadmicos.Segn Bateson, la mente, el espritu, el pensamiento, la comunicacin, se conjugan con ladimensin externa del cuerpo para construir la realidad individual de cada sujeto; el cuerpotrasciende la esfera de lo material a travs de dichos aspectos, los cuales llegan a

constituirse como las principales formas de cohesin psicolgica humana y social.

En su obra disert sobre los cambios que puede sufrir la sociedad a partir delcomportamiento y conductas humanas y confront la pasin e intuicin del ser humano conla lucha de contrarios que subyacen a la vida de ste (orden-conflicto, estabilidad-cambio,bien-mal...), apareciendo la comunicacin como un fenmeno fundamental de la evolucin.Con este abordaje de extremos Bateson propuso un modelo experimental que integra laneurolingstica con la psicologa del lenguaje, o psicolingstica. Segn l mediante ellenguaje, es posible crear realidades: por medio de interacciones, significados, conductasy creencias se construyen tales realidades, las cuales llegan a suponer el bienestar o elmalestar del sujeto segn su contexto interpersonal.

Con su trabajo, Bateson logr, formular una teora sistmica de la comunicacin. Dichateora se basaba en la concepcin de que las personas, gracias a su facultad de comunicarpueden influa otras, lo que quiere decir que para l la comunicacin, y no otra cosa, era loque haca posible las relaciones humanas; en ese sentido los medios de comunicacin seconvierten en una instancia determinante para la estructura social Bateson fue uno de losprimero cientficos e intuir el poder de la televisin en la formacin de juicios de la realidadlo que genera conflictos en la mente del televidente, sobre todo si son nios o personas conuna pobre formacin que resultan fcilmente manipulables.Otro aspecto importante en la teora de la comunicacin de Bateson es que l considerabaque la comunicacin est, determinada por el contexto, puesto que es ste el que suponeel carcter intencional de la informacin dada por el locutor y permite su correctadecodificacin por parte del interlocutor. Por otra parte, consideraba que los procesos

comunicativos son producto de la evolucin y, al mismo tiempo, cumplen con leyesevolutivas en las que juega un papel definitivo la realimentacin continua entre locutor einterlocutor.

Algunas de las metforas memorables por su sabidura y concrecin de Beateson son lassiguientes;

La ciencia nunca prueba nada.El mapa no es el territorio y el nombre no es la cosa nombrada.


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sobrevivientes de la poca de Mead y en el hecho que el s hablaba perfectamentesamoano. La crtica de Freeman resulto altamente cuestionable. Fue acusado deoportunismo por haber esperado hasta que Margaret Mead muriera para publicar su crticade manera que ella no pudiese responder. As mismo, Frreman baso su crtica en lasinformantes originales de Mead que eran cuando Freeman las entrevisto, mujeres viejas,abuelas y se haban convertido al cristianismo. Adoptando por tanto los estndares

sexuales de los estadounidenses, adems aquellas mujeres no seran tan francas yhonestas acerca de su sexualidad cuando hablaban con un hombre entrado en aos, comohabran sido hablando con una mujer joven.

El trabajo de Mead en el rea de sistemas podra ser puesto en tela de juicio en este libroque es sobre pensadores en sistema complejos ya que ella era una antroploga sinembargo, se incluye como precursora por la importancia del contexto cultural en elfuncionamiento del sistemas sociales, al punto que el estudio de la cultura organizacionaly los estudios de clima en las organizaciones le debe a ella muchos de sus basesfundacionales.

Siguiendo con el mapa propuesto por (Castelliani, 2013) las ciencias de la complejidad se

enriquecieron con la teora de los sistemas ecolgicos, teora de sistemas sociales y lateora de las ciencias de la ingeniera.Dentro de los grandes pensadores de la teora de los sistemas Ecolgicos son 5 lospensadores que destacan por sus aportaciones: James Lovelock, autor de la Teora deGaia, James Grier Miller y su teora de los sistemas vivos, Donatella MeadowsGlobalizacion, Jay Forrester dinmica de sistemas, y Anthony Stafford Beer y el modelo desistemas viables.

James Lovelock, y la Teora de Gaia

James Lovelock cobr notoriedad por ser el primero en formular una teora cientfica queafirma que el planeta est vivo y es un organismo complejo en s mismo. Lovelock formul


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esta hiptesis en la dcada de los 60. El cambio climtico y sus evidencias han revitalizadossus postulados.

En la Teora de Gaia Lovelock establece que la Tierra es un superorganismo, compuestopor una red viviente de organismos que a travs de su interaccin conforman el delicadoequilibrio de la bisfera. En la visin de Lovelock, el planeta es un ser vivo posiblemente

inteligente (su inteligencia es la evolucin misma), una unidad de la cual todas las formasde vida son parte, que se reproduce autorreferencialmente a travs de la Autopoiesis y seautorregula para mantenerse en homeostasis. Segn Lovelock, la Tierra, como la evolucinmisma, no se comporta de una manera lineal, sino sufre discontinuidades y grandes saltosen su trayecto. (Lovelock, 2007) .Vivir la Teora de Sistemas es una teora general acerca de cmo todos los sistemas vivos"de trabajo", sobre cmo se mantienen y cmo se desarrollan y cambian.

La teora de los sistemas vivos de James Grier Miller

En 1978, junto con su esposa y colaboradora Jessie, Miller creo un enfoque unificado paralas ciencias biolgicas, psicolgicas y sociales en el libro Living Systems, una recopilaciny sntesis que l consideraba como la piedra angular de su carrera.

Living Systems es una teora general sobre la existencia de todos los sistemas vivos, suestructura, la interaccin, el comportamiento y el desarrollo. Segn Miller un "sistemaviviente" debe contener cada uno de veinte "subsistemas crticos", que se definen por susfunciones y visibles en numerosos sistemas, a partir de clulas simples para losorganismos, pases, y sociedades. Miller ofrece una visin detallada de una serie desistemas con el fin de aumentar el tamao, e identifica sus subsistemas en cada uno. Millerconsidera los sistemas vivos como un subconjunto de todos los sistemas. Por debajo delnivel de los sistemas vivos, que define el espacio y el tiempo, la materia y la energa, lainformacin y la entropa, los niveles de la organizacin, y los factores fsicos yconceptuales, y por encima de los sistemas vivos los sistemas ecolgicos, planetarios ysolares, galaxias, etc. (Miller, 1978)

Por definicin, los sistemas vivos son sistemas abiertos, de auto-organizacin que tienenlas caractersticas especiales de la vida e interactan con su entorno. Esto se lleva a cabomediante el intercambio de informacin y material de consumo.

Los sistemas vivos pueden ser tan simples como una sola clula o tan complejo como unaorganizacin supranacional. Independientemente de su complejidad, cada uno de ellosdependen de los mismos veinte subsistemas esenciales (o procesos) con el fin de sobreviviry continuar la propagacin de su especie o tipos ms all de una sola generacin.


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En general, los sistemas vivos procesar ms informacin que los sistemas no vivos. Otradiferencia fundamental entre los sistemas vivos y no vivos es que todos los sistemas vivostienen, como componentes esenciales, ADN, ARN, protenas y otras molculas orgnicascomplejas que dan los sistemas biolgicos sus propiedades nicas.En el sistema conceptual desarrollado por James Grier Miller, los sistemas vivos forman

ocho (8) niveles de organizacin y complejidad, que van, como se indic anteriormente,desde la simple clula a las organizaciones supranacionales como la Unin Europea.

Donatella Meadows Globalizacion

Donella Meadows, biofsica y cientfica ambiental, especializada en dinmica de sistemas.Fue una de las pioneras en la lucha por la sostenibilidad. Su visin de un mundo sosteniblees uno de una sociedad justa en el equilibrio ecolgico de los lmites terrenales, que evitala catstrofe hacia la que muchos cientficos ambientales creen humanidad se precipita.Escribi un libro que la catapult a la fama, en 1972, con apenas treinta aos y recin salidade la escuela de posgrado, que fue el autor principal de Los lmites del crecimiento (encoautora con Dennis L. Meadows, Jrgen Randers y William W. Behrens III), que vendims de nueve milln de copias y fue traducido a veintiocho idiomas. Este libro es en realidadun informe encargado al MIT por el Club de Roma que fue publicado en 1972, poco antesde la primera crisis del petrleo. La autora principal del informe, en el que colaboraron 17

profesionales.La conclusin del informe de 1972 fue que si el actual incremento de la poblacin mundial,la industrializacin, la contaminacin, la produccin de alimentos y la explotacin de losrecursos naturales se mantiene sin variacin, alcanzar los lmites absolutos de crecimientoen la Tierra durante los prximos cien aos.

El informe se basa en la simulacin informtica del programa World3, creado por los autoresdel informe con el objetivo de recrear el crecimiento de la poblacin, el crecimientoeconmico y el incremento de la huella ecolgica de la poblacin sobre la tierra en losprximos 100 aos, segn los datos disponibles hasta la fecha. La tesis principal del libroes que la tierra es un planeta que tiene lmites.

En diversas simulaciones el programa da como resultado una extralimitacin en el uso delos recursos naturales y su progresivo agotamiento, seguido de un colapso en la produccinagrcola e industrial y posteriormente de un decrecimiento brusco de la poblacin humana.Es por eso que los autores exponen como una posible solucin a este colapso elcrecimiento cero o estado estacionario, deteniendo el crecimiento exponencial de laeconoma y la poblacin, de modo que los recursos naturales que quedan no seanmermados por el crecimiento econmico para que de esa forma puedan perdurar ms enel tiempo.


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Es posible modificar las tasas de desarrollo y alcanzar una condicin de estabilidadecolgica, sostenible, incluso a largo plazo. El estado de equilibrio global debera serdiseado de manera que las necesidades de cada persona sobre la tierra sean satisfechas,y que cada uno tenga iguales posibilidades de realizar su propio potencial humano.(Meadows, Meadows, Jtsrgen, & Behrens III, 1972).

Jay Forrester dinmica de sistemas

Forrester fue una persona de una creatividad impresionante: Invent la memoria de accesoaleatorio del magntico-corazn que dio origen a la primera ola de calculadoras numricas,inici el campo de la dinmica de los sistemas y del anlisis del comportamiento desistemas.Como resultado de sus reflexiones basadas en dinmica del sistema obtuvo tres productosrelevantes: Un modelo de la dinmica del sistema para los Estados Unidos, que genera losmodos observados principales del comportamiento econmico; una nueva forma deenseanza de la gestin empresarial basada en la complejidad inherente su dinmicaenfocada a una corporacin como un sistema unificado; y el anlisis de la educacinpreuniversitaria en Estados Unidos lo cual permite entender su dinmica, cohesin y

funcionamiento . Por si no fuera suficiente Forrester diseo una de las primerascalculadoras numricas de alta velocidad.

En 1956, Forrester comenz en un grupo de Dinmica de Sistemas en la escuela Sloaniniciando el estudio de la dinmica industrial (Industrial Dynamics). Su objetivo como ya seha mencionado fue entender a las empresas como sistemas cibernticos, para simular (eintentar prever) su comportamiento. En 1964, Forrester en uno de sus libros msrecomendables (Urban Dynamics),ofreci las claves para comprender los problemas decrecimiento y degeneracin en los sistemas urbanos de su poca.

Sin embargo no es hasta 1971, cuando crea formalmente una nueva disciplina, ladinmica de los sistemas, y publica otro de sus grandes libros World Dynamics. Dnde

planteaba que el mundo est lleno de sistemas, la mayora de los cuales pueden sermodificables utilizando diagramas que explicaban a grandes rasgos su funcionamiento.Puesto que los problemas sociales resultan ser sistemas con una gran cantidad devariables y sumamente complejos, Forrester propuso la utilizacin de computadoras parala simulacin de sistemas reales a travs de la formulacin de modelos traducibles aprogramas informticos, mediante los cuales el modelo es puesto a prueba y, en su caso,aprovechado. Con ello Forrester es uno de los grandes precursores de los primerosmodelos de simulacin y a travs de sus trabajos seminales uno puede en la actualidadcon computadoras ms potentes conocer el comportamiento de algo tan complejos como


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Un aspecto que destaca en la obra de Capra es su asociacin entre la sabidura orientaly la ciencia moderna. Capra como uno de los ms grandes y fascinantes divulgadores dela ciencia escribi 8 libros maravillosos:

1. 1982: The Turning Point: Science, Society, and the Rising Culture. (El puntocrucial: ciencia, sociedad y cultura naciente.)

2. 1988: Uncommon Wisdom ( "Sabiduria inslita")3. 1991: Belonging to the Universe: Explorations on the Frontiers of Science and

Spirituality, en coautora con David Steindl-Rast y Thomas Matus.4. 1996:The Web of Life (La trama de la vida)

Capra insisti a lo largo de su obra en la necesidad de alcanzar una nueva comprensindel universo que nos rodea como un todo en el que, para comprender sus partes, esnecesario estudiar su interrelacin con el resto de los fenmenos, pues su visin estbasada en que la naturaleza de la realidad visualizada como un proceso creativo einterconectado en el que nada puede ser entendido por s mismo, sino por su pertenenciaa la infinita y extensa danza de la creacin de todo cuanto existe.

Peter Chekland (sistemas suaves)

La metodologa de sistemas blandos(SSM por sus siglas en ingls) de Peter Checklandes una tcnica cualitativa que se puede utilizar para aplicar los sistemas estructuradosa las situaciones asistmicas. Es una manera de ocuparse de problemas situacionalesen los cuales hay una actividad compleja con implicaciones de varios tipos: social,poltico y humano. Checkalnd es particularmente popular entre los cientficos socialesporque fue el primero en diferenciar los sistemas duros orientados a la tecnologa de lossistemas suaves orientados a los problemas sociales de mayor complejidad es suconcepcin y resolucin.

El SSM se origin de la comprensin que los sistemas duros estructurados, porejemplo, la Investigacin de operaciones. La metodologa de sistemas blandos fuedesarrollada por Peter Checkland a partir de su experiencia como experto en sistemasduros ya que l era un experto en la ingeniera de software.

Procesos de sistemas suaves: (Chekland, 2002)

Se distinguen los siguientes pasos:

1. Identificar un problema no estructurado.2. Describir el problema a travs de grficas enriquecidas. Las grficas enriquecidasson los medios para capturar tanta informacin como sea posible referente a la situacin


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Fuente: Elaboracin propia a partir de inteligencia-estrategica-aplicada-elaboracion-escenarios-futuro/inteligencia-estrategica-aplicada-elaboracion-escenarios-futuro.shtml

Como puede observarse la metodologa ha sobrevivido al tiempo porque anticipa losmodelos de planeacin estratgica que despus de caracterizar una situacin problemticae identificar sus variables de mayor impacto o sus categorizase anaslis proponen accionesde mejora que de las cuales se aplican solo las que son factibles.

entajas de la metodologa de sistemas blandos

La metodologa es til al ser aplicada a problemas de tipo poltico y social donde existenmultitud de actores y relaciones y permite ser analizados de manera organizada. El mtodode anlisis permite que se encuentre soluciones que no sean tcnicas.

As mismo, favorece la conceptualizacin de la realidad y su modelizacin en categorafciles de analizar y comparar.El mtodo permite esbozar soluciones posibles a la problemtica estudiada y proponeracciones que sean factibles de transformar la realidad.Limitacionesdelametodologa

El mtodo exige que los actores se compenetren con el mtodo de anaslis lo cual es difcilde hacer cuando se trata de actores que tinen una capacidad de anlisis conceptual limitadoo prefieren la accin.

El mtodo tiene a simplificar excesivamente a la realidadLa mayora de las personas encuentran difcil la conceptualizacin de la realidad y esfrecuente que eta metodologa resulte demasiada terica .

Aun con estas limitaciones la metodologa de hekland ha resistido el paso del tiempo ysigue siendo usada para la conceptualizacin de problemas sociales y de gestin ya quees un mtodo ordenado de conceptualizar la realidad y permite ofrecer aproximacionessistemticas a problemas asistemticos.Dicho de manera potica la metodologa de Checkland permite navegar entre la confusiny ofrece una brjula para saber dnde nos encontrarnos.


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Lamentablemente esta metodologa no deja de ser una estrategia de reduccionismo queasla a las categoras para observar su impacto. En los problemas complejos por lo tantono resulta valida ya que no considera los efectos conjuntos y emergentes decomportamiento colectivo de las categoras de anlisis ni su mutacin en el tiempo es porello que esta metodologa se describe como parte de la historia pero no es til para elestudio de la complejidad.

Niklas Luhmann el modelo de la sociedad

Luhmann parte del concepto de sistema entendido en distincin a su entorno. Estadiferencia sistema-entorno es el punto de partida de toda la teora de sistemas de Luhmann.Cualquier sistema necesita de su entorno y los lmites con el entorno para poderidentificarse. El sistema y el entorno nacen juntos y necesitan uno del otro para existir

Propone un punto de partida radicalmente diferente al de las teoras tradicionales de lasociedad, que entienden al hombre como "unidad bsica" de la construccin social. ParaLuhmann esta es una visin euro centrista, que debe ser dejada de lado a la hora deanalizar la estructura de la sociedad moderna: no los individuos sino las comunicacionesson las unidades constituyentes y reproductoras de los sistemas sociales

Por comunicacin no entiende una accin humana en el sentido de Habermas, ni unfenmeno tecnolgico, ni un intercambio de informacin. Los hombres no puedencomunicar, "solo la comunicacin comunica".

La comunicacin se produce mediante medios de comunicacin simblicos generalizados,diferentes en cada sistema social pero comparable entre s, por su carcter estructural. Porejemplo, el sistema econmico opera con el medio dinero, el sistema judicial con validez

jurdica, la poltica con poder, etc. Estos medios determinan la codificacin de los sistemas,que reducen su complejidad inherente a un cdigo binario: Pago/No-Pago, Legal/Ilegal,Gobierno/Oposicin, etc.

Este modelo se representa genricamente en un modelo de la sociedad donde Luhmanndiferencia tres grandes actores: El sistema poltico, el sistema jurdico y el sistemaeconmico. El sistema poltico est condicionado por una constitucin que es elordenamiento jurdico que le da legitimidad al ejercicio del poder. Esto genera un cdigobinario que se resume a tener poder o no tenerlo. Es decir ser gobierno u oposicin. Estepoder est asociado a un sistema jurdico que abrevando de la constitucin como granmarco legal genera las leyes que defines que es legal y que es ilegal. Este marco jurdicoa su vez es el marco de referencia del sistema econmico que se limita a generar incentivos(pagos) o desincentivos (no pago) por las conductas que tiene los agentes econmicos que
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determinar el alcance y limitaciones de la propiedad privada y estructuran los contratos querigen las conduces entre los agentes como limitaciones para sus interacciones.El sistema poltico a su vez se relacione con el sistema econmico y ejerce su poder sobreel a travs de los impuestos que define el marco en el que operaran los agentesfavoreciendo el desarrollo de ciertos campos median incentivos que detonan el sistemaeconmico o lo deprimen. Su modelo se ilustra en la grfica 19.

Grafica 19 modelo de sociedad de Luhmann

Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Niklas_Luhmann

En la visin de Luhmann la comunicacin es el eje de la sociedad. y no existecomunicacin fuera de ella. Como sistema, los elementos de la sociedad no son losindividuos como considera la sociologa tradicional, sino las relaciones o comunicacionesentre ellos. Los individuos son considerados como sistemas psqui

Capitulo i La Teoria de Sistemas 1-50

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