Resumen

En esta parte se van a enunciar y explicar otros seis principios de los sistemas desde la perspectiva de la complejidad, Como ya voy a utilizar relativamente "simples" redes booleanas para ilustrar los principales puntos donde sea posible. En el próximo número (parte 4) voy a explorar cómo el movimiento general de sistemas se desarrolló en un intento por apreciar cómo el movimiento de los sistemas complejos puede desarrollar. Por lo tanto voy a alejar de la consideración de las leyes y principios específicos. Un total de quince leyes / principios que se han explorado, todo lo cual he tomado de (2001) la teoría general de sistemas Skyttner. En ese libro, un total de cuarenta y tres sistemas de leyes generales / principios / teoremas aparecen demasiados para tener en cuenta en esta serie. He añadido un apéndice a esta lista los plazos no se discute y animar al lector interesado a consultar Skyttner (2001) para más detalles.

Principio de Sub-optimización:

Este principio otorga una visión particular y general; de los subsistemas y sistemas en un entorno de optimización. La particularidad de este tema, es la generalidad que maneja, la que busca dar a entender que si se trata a cada subsistema de una forma óptima, el sistema en conjunto no funcionara necesariamente a la mayor eficiencia (esto mismo también ocurre en el sentido contrario). Como objetivo final, el autor menciona una opinión con la cual expresa que simplemente el comportamiento aislado y en conexión, en las subredes, son muy diferentes.

En este principio intervienen dos conceptos: optimización de arriba hacia abajo y optimización de abajo hacia arriba; el primer caso se refiere a optimizar las relaciones entre los sub-sistemas viéndolo de manera general, lo que causa que se disminuyan el numero de relaciones y de nodos en el sistema general. Según el autor este proceso no garantiza que cada subsistema este actuando a su mayor eficiencia.

El segundo concepto se refiere a optimizar cada subsistema de manera independiente sin tener en cuenta las relaciones que hay entre ellos, a partir de esta visión particular se logra que cada parte sea mas eficaz pero no se garantiza que el sistema en general se comporte de la  mejor forma.

El principio de la redundancia del mando:

Básicamente este principio representa una manera adecuada de generar un control eficaz. Para poder controlar un sistema es necesaria una buena representación de este, que a pesar de que se maneje adaptaciones subjetivas pueden expresar de una manera ligeramente incompleta, una representación casi compleja.

Las empresas manejan consigo  situaciones que requieren predicciones eficaces. La predicción eficaz se encuentra muy ligada a la abstracción de patrones a través de datos disponibles, estos patrones son los que generan la complejidad del manejo en la predicción. Los patrones muy ordenados son aquellos de poca complejidad, en cambio, los patrones aleatorios se abstraen de una manera muy compleja, y solo permiten una expresión cuasi-comprensible.

Este principio interfiere 2 conceptos básicos  que son Control Eficaz y Predicción eficaz, importantes a la hora de toma una correcta decisión, sin embargo para lograr un control es necesario una predicción eficaz , y para lograr una predicción eficaz es necesario interpretar los datos del sistema correctamente, sin embargo como representar un sistema resulta ser muy subjetivo es común que se encuentre inconvenientes en ello  , además para interpretar los datos es necesario  tener unos limites fijos de manera que no sea muy caótico, si la representación es demasiado caótica no se lograra interpretar correctamente y por lo tanto no se obtendrá una  predicción eficaz

Principio del tiempo de relajación:

El principio del tiempo de relajación, menciona que la estabilidad del sistema es posible solo si el tiempo de relajación es más corto que el tiempo entre las perturbaciones. Siempre un sistema que inicie con un conjunto de condiciones influenciadas por medio de factores externos, dejara un retraso transitorio antes que el sistema alcance su fase de atracción.

Par entender mejor este principio es necesario tener en cuenta los conceptos de perturbación y tiempo promedio de relajación; para comprenderlos podemos imaginarnos un punto que se encuentra a cierta distancia de varios puntos atractores, esa distancia representa los pasos a los que se está de cada atractor, el numero de pasos promedio a los que el punto de referencia se encuentra de los atractores se denomina promedio de relajación.

Las perturbaciones están por fuera de la zona de relajación la cual está delimitada por los puntos atractores.

Principio de la causalidad por retroalimentación positiva o negativa:

Observando este principio desde la perspectiva de la retroalimentación negativa, se puede afirmar que el estado de un sistema en equilibrio es invariante, pero definido por un amplio intervalo de condiciones iniciales. La retroalimentación negativa es simplemente los estados que presentan algunos mecanismos con mayor probabilidad que otros para definir el camino correcto para generar el fin total. Estos mecanismos como tales atraen también otros principios, estos son: la equifinalidad y la multifinalidad. El principio de equifinalidad asegura varios caminos para llegar al fin total. Con el mismo objetivo pero de una manera distinta, el principio de multifinalidad busca partir de un mismo punto llegar al fin total (este se puede ver como un principio de creatividad)

Este principio  es fundamental tener dos conceptos claves Retroalimentación Negativa (Equifinalidad) y Retroalimentación Positiva (Multifinalidad)   , el primero se refiere a las distintas formas que se pueden encontrar para alcanzar un objetivo, el segundo se refiere a las diferentes “vías” que pueden tomarse para resolver un problema  bajo las mismas condiciones, sin embargo es importante tener cuenta que ambas tienen su lado bueno y malo, para la retroalimentación  negativa, por ejemplo se podría llegar a un objetivo no deseado fácilmente, y para la retroalimentación positiva se podría encontrar soluciones distintas para un problema ya algunas de ellas podrían ser no deseadas, es importante  tener cuidado a la hora de utilizar este principio.

El principio de agregación:

Para entender este principio es necesario observar la idea del límite del caos,identificando una idea que se desarrolla únicamente para complejidad moderna. El principio del caos indica un equilibrio entre dos extremos. Como ejemplo: la aplicación de la organización humana, describe el equilibrio entre la necesidad de realizar las actividades básicas (actividades que generan ganancia) y las actividades de “cielo azul” que garantizan las necesidades cambiantes de los clientes. Este contexto del límite del caos permitirá analizar la variabilidad de los recursos que se conducen a una inestabilidad. Como conclusión, invertir mucho tiempo en algo particular genera inestabilidad dentro del sistema, para evitar esto se utiliza el principio del caos como ilustración para la conexión entre la teoría de genel de sistemas y la teoría de la complejidad.

Es necesario tener en cuenta que se manejan dos conceptos principales; el primero, uso de recursos, a partir del cual se desprende un límite llamado equilibrio y es el que indica que tanto de un recurso debemos invertir en dos necesidades diferentes para lograr la satisfacción de ambas.

Por otro lado el segundo concepto es la variabilidad que fija ciertos límites hacia ambos lados del equilibrio llamados limites del caos que indican cuanto me puedo alejar de ese equilibrio sin que se desequilibre el sistema, es decir, que tanto puedo agregar de recurso para un ifn determinado sin alterar el buen funcionamiento del sistema.

Pasando a GST:

Como conclusión, la teoría de la complejidad está evolucionando en diferentes direcciones, algunas de las cuales no son consideradas como ciencia, por lo cual no son direcciones legítimas para comprender la complejidad de nuestras habilidades. La teoría de sistemas ya no puede ser estudiada como a menudo se hacía con el movimiento general de los sistemas de mediados del siglo 19, dado que los diferentes paradigmas de la complejidad ha ido desarrollándose de manera similar a la teoría general de sistemas diversificados.

Este  principio explica como  desde anios recientes ha crecido una tendencia de ruptura con los modelos que se manejaban en el siglo XIX , el denominado  “Pensamiento Complejo” no cuenta con las limitaciones que causan los viejos modelos al  utilizar modelos matemáticos, sin embargo algunos círculos consideran  este movimiento como una “no ciencia” , pues no utiliza matemáticas como base.

A partir de la lectura y de los principios analizados se puede concluir que existen numerosas variables que intervienen en el funcionamiento de un sistema, y ademas de esto también hay numerosas formas de analizar un sistema y sacar conclusiones acerca de como actuar para mejorarlo lo que lleva a que el objetivo  de optimizar un sistema sea bastante complejo y tedioso.

Por otro lado seria interesante encontrar la manera de manejar todas las situaciones descritas en los principios para integrarlos con el fin de lograr mejoras y beneficios.