26 de enero de 2014

TEORIA DE LA COMPLEJIDAD E INNOVACION

Un sistema complejo es un conjunto de agentes interrelacionados, en el cual las conexiones e interacciones entre ellos generan comportamientos emergentes no lineales (sin proporcionalidad entre causa y efecto). La no linealidad se caracteriza porque pequeñas perturbaciones producen grandes efectos, o efectos en terceros. Por el contrario, grandes perturbaciones pueden ser amortiguadas por el conjunto de agentes y dar lugar a efectos residuales. Los sistemas complejos responden ante cambios de las condiciones de contorno, alcanzando nuevos estados de equilibrio o creando bucles de realimentación positiva que pueden hacer colapsar el sistema (una causa crea un efecto que afecta al propio agente causante, volviendo a incrementar el efecto)… Y, en general, los patrones emergentes no pueden explicarse sólo a partir de los agentes que componen el sistema, sino también a través de sus interacciones.

Xavier Furió, físico, director general de Localret, me introdujo en el tema a través de una apasionante conversación hace unos días. La materia está compuesta de átomos, y el conjunto de átomos que conforman el universo, sometidos a las interacciones que generan las fuerzas de la naturaleza, conforma un sistema complejo que hace emerger patrones casi inexplicables: la materia, la vida y la propia consciencia. Los átomos generan capas superiores de organización que hacen posible no solo la vida, sino la inteligencia y la consciencia de la misma. Partículas inertes, mediante interacciones, generan patrones superiores que llegan a alumbrar máquinas biológicas capaces de conceptualizar, aprender y pensar. Increíble.

Las mismas neuronas, células sorprendentes, se configuran en un formidable sistema complejo: el cerebro. Las interacciones entre las neuronas dan lugar a la memoria y al intelecto. Los sistemas complejos son capaces de crear capas superiores de organización e interacción con nuevas propiedades que no se pueden explicar desde la observación de los agentes individuales: estudiando una neurona aislada, no podemos entender cómo se construye el pensamiento. La constatación de que el todo es superior a la suma de las partes, desde la teoría de la complejidad, es una evidencia constante.

Las sociedades son sistemas complejos, impredecibles bajo la lógica matemática clásica y bajo la concepción lineal tradicional del mundo. Pequeñas causas puede generar grandes efectos hoy, en una dinámica de turbulencia propulsada por la interconexión informática global. La inmediatez de la comunicación genera un nuevo tipo de interacción entre los agentes. Si en el siglo I, o en el XII, o incluso en el XIX, un acontecimiento inesperado a 1000 Km de distancia (un atentado, una guerra, una crisis política) posiblemente no generaba alteraciones en nuestra realidad (pues la información tardaba días, o incluso meses, en llegar, y por tanto era irrelevante), hoy sus efectos son inmediatos. Teoría del caos. El vuelo de una mariposa en Shanghái, en el Cairo o en Buenos Aires puede crear una tempestad, en tiempo real, en Wall Street. En palabras de Furió, las redes sociales convierten sistemas que no eran complejos, en sistemas complejos. Para muestra, cabe observar en el gráfico anexo (capturado de Twitter) la ingente cantidad de información que cada minuto se vierte en internet y calibrar su impacto potencial en la toma de decisiones y en las interacciones entre individuos y organizaciones: 200 millones de e-mails, 278.000 tweets o 2 millones de búsquedas en Google cada 60 segundos.



En innovación, la complejidad se debe abordar desde diferentes perspectivas. Desde la teoría organizativa, una empresa es una pequeña red social, un pequeño sistema. Es un nodo de un sistema superior (el económico), formado por individuos que interaccionan, con relaciones no siempre racionales y con formatos relacionales diversos (relaciones de poder, de autoridad, de fidelidad, de aversión, de funcionalidad…). Un auténtico sistema complejo, el liderazgo del cual posiblemente sea óptimo cuando es emergente (los sistemas complejos se adaptan al entorno mediante formas de autoorganización). Mucho que aprender desde el liderazgo: avanzaremos hacia liderazgos distribuidos, adaptativos, en los cuales la toma de decisiones se realizará por aquéllos agentes que dispongan de máxima información, no por aquellos que acumulen más poder. 

Las ciencias de la complejidad pueden explicar nuevos paradigmas de liderazgo. Como también pueden explicar la creación y emergencia de ecosistemas innovadores a partir de la autoorganización de sus agentes. Por primera vez en la historia de la humanidad, vivimos, trabajamos y competimos en sistemas complejos. Intuyo que la ciencia de la complejidad será la auténtica nueva frontera del management.


4 comentarios:

  1. Carlos Teschendorff3 de febrero de 2014, 12:17

    Muy buen artículo! Increíble esa imagen

    ResponderEliminar
  2. Buenisima la sintesis de ideas.... alguien sabe donde uno puede estudiar sobre este tema pero aplicado al dia a dia?? es decir algo como Ciencias de la Complejidad para Administradores o Complejidad Organizacional o Complejidad y Desarrollo Humano ...no se...

    ResponderEliminar
  3. Os dejo este comentario de Madelon van Oostrom, a la que -por algún extraño motivo- el editor no le deja escribir mensajes de comentarios:

    Qué interesante este post, Xavier. Bueno, como muchos que leo en tu blog. Este me recuerda a un estudio empírico basado en la Teoría de las Redes Complejas que leí hace poco, un estudio de caso (Silicon Valley para variar) https://www.stanford.edu/dept/soc/people/mgranovetter/documents/Ferrary-GranovetterEconandSoc5-09.pdf. Y tus conclusiones coinciden con las de Juan Freire, quien apunta como solución a la creciente complejidad de la innovación abierta la necesidad de una formación de futuros directivos, del management, basado en un enfoque de aprendizaje en problemas, en sustitución del enfoque tradicional basado en el estudio de casos http://laboratoriodetendencias.com/wp-content/uploads/2011/09/DesignThinking.pdf. ¿Conoces estudios empíricos en España que usan estas teorías complejas para explicar resultados de innovación de comunidades autónomas o regiones?

    ResponderEliminar
  4. Madelon, muy interesante lo que comentas y los links que nos dejas. No conozco estudios empíricos sobre el tema... Creo que todo es muy incipiente. Pero estoy convencido de que, efectivamente, evolucionaremos hacia enfoques de apredizaje basados en solución de problemas, y que la ciencia de los sistemas complejos constituirá muy pronto una nueva plataforma teórica de conocimiento sobre management.
    Un abrazo,
    Xavier.

    ResponderEliminar