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Las preguntas sobre la naturaleza de los sistemas, las organizaciones y la complejidad no son exclusivas de la era moderna. Como dijo John Warfield, pionero del Consejo Internacional de Ingeniería de Sistemas (INCOSE) y ex presidente de la Sociedad Internacional de Ciencias de Sistemas (ISSS),
Sin embargo, no fue hasta mediados del siglo XX que la gente se volvió cada vez más consciente del uso de la necesidad y posibilidad de un enfoque científico para resolver problemas organizativos y de complejidad en la "ciencia de sistemas". [1]
El crecimiento explosivo del conocimiento en las ciencias naturales y físicas en los siglos XVIII y XIX requirió la creación de disciplinas profesionales: para el progreso científico, los científicos necesitaban convertirse en expertos en un campo de estudio limitado. El sistema de educación especializada permite que este estrecho campo de conocimiento se transmita a la próxima generación de expertos, perpetuando así la estructura fragmentada del conocimiento [2]. Este conocimiento y educación cada vez más especializados demostraron ser una ventaja más que una desventaja en la resolución de problemas para los métodos científicos predominantes de aislamiento experimental y reducción analítica. Sin embargo, hay algunas áreas de la ciencia básica y aplicada que no pueden abordarse adecuadamente sólo con estos métodos.
El movimiento de la ciencia de sistemas tiene sus orígenes en dos de estos campos científicos: las ciencias biosociales y los fundamentos matemático-gerenciales, derivados originalmente de la cibernética y la investigación operativa y más tarde de la teoría de la organización.
El biólogo Ludwig von Bertalanffy fue una de las primeras personas en defender y desarrollar un método de investigación científica ampliamente aplicable basado en la teoría de sistemas abiertos [3]. Explicó la necesidad científica de una investigación sistemática desde la perspectiva de las limitaciones del proceso de análisis científico. Esta limitación a menudo se expresa como "el todo es mayor que la suma de sus partes", lo que se basa en la idea de que una entidad puede dividirse en sus partes y reconstruirse a partir de sus partes, ya sean físicas o conceptuales.
Bertalanffy señaló que aunque estos principios originalmente aclarados por Galileo y Descartes se han aplicado con mucho éxito en diversos campos, existen dos requisitos previos para la aplicación de estos principios: Primero, las interacciones entre "partes" no son existente o lo suficientemente débil como para ser ignorado para algunos propósitos de investigación. Sólo bajo esta condición se pueden "calcular" verdadera, lógica y matemáticamente las distintas partes y luego "sumarlas". La segunda condición es que las relaciones que describen el comportamiento de las partes sean lineales; sólo entonces se puede dar la condición de suma de que las ecuaciones que describen el comportamiento del todo tengan la misma forma que las ecuaciones que describen el comportamiento de las partes.
En muchos sistemas estas condiciones no se cumplen, es decir, el "sistema" consta de partes que interactúan y una descripción matemática no lineal. Estas entidades de sistemas complejos describen muchas situaciones del mundo real: poblaciones, ecosistemas, organizaciones y tecnologías complejas creadas por el hombre. El problema metodológico de la teoría de sistemas proporciona preguntas analíticas sumativas más allá de las de la ciencia clásica. [4]
Otro científico que jugó un papel clave en plantear el problema del sistema fue Weaver, quien se desempeñó como jefe del Grupo de Matemática Aplicada de la Oficina de Investigación y Desarrollo Científico de Estados Unidos durante la Segunda Guerra Mundial. Basándose en estas experiencias, propuso una agenda para lo que llamó una nueva "ciencia de los problemas de complejidad organizada". Él cree que resolver estos problemas complejos requiere analizar el sistema como un todo orgánico, en lugar de buscar supuestos simplificadores como en los métodos tradicionales. [5]
Weaver cree que ha llegado el momento de conquistar sistemas completos orgánicos complejos debido a 1) el desarrollo de la tecnología de modelado matemático y simulación digital en ese momento 2) el éxito del "equipo mixto"; Método de análisis operativo durante la Segunda Guerra Mundial Al usarlo, personas de diferentes disciplinas aportan sus habilidades y conocimientos para resolver juntos problemas críticos y complejos.
La teoría general de sistemas (GST) intenta formular principios relevantes para todos los sistemas abiertos [4]. Bertalanffy cree que existen homologías entre sistemas de conocimiento en diferentes disciplinas, por lo que el conocimiento sobre un sistema debería permitirnos razonar sobre otros sistemas.
En 1954, Bertalanffy, junto con Kenneth Boulding (economista), Ralph Gerard (fisiólogo) y Anatol Rapoport (matemático) *** cofundó la Sociedad para la Teoría General de Sistemas (rebautizada como General Systems en 1956 Investigación Society, rebautizada como Sociedad General de Investigación de Sistemas en 1988). El propósito original de la Sociedad era "fomentar el desarrollo de sistemas teóricos aplicables a múltiples ramas tradicionales del conocimiento... y promover la unificación de la ciencia mejorando la comunicación entre expertos". Muchos consideran a este grupo como los fundadores del pensamiento de la era sistémica [6].
La teoría de la estructura disipativa fue propuesta por Ilya Prigogine. Toma los sistemas abiertos como objeto de investigación y se centra en aclarar el proceso de cómo los sistemas abiertos pasan del desorden al orden. Una de las principales razones para el desarrollo de la teoría de la estructura disipativa es el estudio de las bases físicas y químicas del orden en los organismos vivos. Nos gustaría no sólo explicar los procesos que mantienen condiciones de baja entropía y una regulación metabólica sutil, sino también proporcionar una base fisicoquímica para la evolución de las estructuras hacia una complejidad creciente. [7] La teoría de la estructura disipativa reconoce y amplía el pensamiento de sistema abierto en la teoría general de sistemas, y señala además que la estabilidad estable sólo se puede lograr cuando el sistema está lejos del equilibrio y existen mecanismos no lineales entre los diferentes elementos del sistema macroscópicamente. estructuras disipativas ordenadas.
Los principales fundadores de la cibernética son Wiener y Ashby. La cibernética fue originalmente una disciplina relacionada con el estudio y modelado de la comunicación, regulación y control en sistemas [8]-[9]. La cibernética es el estudio del flujo de información a través de un sistema y cómo el sistema utiliza la información para controlarse a sí mismo a través de mecanismos de retroalimentación. Los primeros trabajos en cibernética de la década de 1940 se aplicaron a redes electrónicas y mecánicas y fueron una de las disciplinas que dieron forma a la teoría de sistemas temprana. Desde entonces, se ha utilizado como un conjunto de principios básicos en todas las disciplinas de sistemas importantes.
La investigación operativa (OR) considera el uso de la tecnología por parte de una organización. Se basa en el uso de modelos matemáticos y análisis estadístico para optimizar las decisiones de implementación de recursos bajo el control organizacional. Derivado de técnicas de planificación militar desarrolladas durante la Segunda Guerra Mundial. En 1950, Ackoff y Churchman aplicaron las ideas y técnicas de la IO a las organizaciones y a la toma de decisiones organizacionales, lo que se considera como el comienzo oficial de la investigación de operaciones y la ciencia de la gestión [10]. La investigación de operaciones ha desarrollado ramas como la teoría de la planificación, la teoría de inventarios, la teoría de grafos y la teoría de la decisión.
La teoría del análisis de sistemas fue desarrollada por RAND Corporation en 1948. Toma prestado y amplía el OR, incluido el uso de cajas negras y bucles de retroalimentación de la cibernética para construir diagramas de bloques y diagramas de flujo. En 1961, la administración Kennedy ordenó el uso de técnicas de análisis de sistemas en todo el gobierno para proporcionar una base cuantitativa para una amplia gama de problemas de toma de decisiones, combinando la IO con el análisis de costos [11].
La teoría de las catástrofes es una rama de la teoría de la bifurcación en el estudio de los sistemas dinámicos. Se originó a partir del trabajo del matemático René Thom [12]. Pequeños cambios en ciertos parámetros de un sistema no lineal pueden hacer que aparezca o desaparezca un equilibrio, o que cambie de atracción a repulsión o viceversa, lo que resulta en cambios grandes y repentinos en el comportamiento del sistema.
La sinergética estudia principalmente cómo los sistemas abiertos que están lejos del equilibrio pueden producir espontáneamente efectos beneficiosos en el tiempo, el espacio y funcionar a través de su propia sinergia interna al intercambiar materia o energía con la estructura de secuencia del mundo exterior. La teoría de la sinergia fue discutida sistemáticamente por primera vez por el físico Hermann Haken. [13] La teoría de la sinergia combina teorías de la cibernética, la teoría de la estructura disipativa, la teoría de la catástrofe y otras ramas.
La teoría de la autoorganización es un fenómeno de autoorganización en el que los subsistemas dentro de un sistema pueden formar una determinada estructura o funcionar según ciertas reglas en ausencia de instrucciones externas. El cibernético Ashby formuló el principio original de autoorganización en 1947: cualquier sistema dinámico determinista evolucionará automáticamente hacia un estado de equilibrio [14]. Los científicos de sistemas posteriores, como Foerster, Ilya Prigogine, Stafford Beer, Wiener, Hacker y otros, también estudiaron cuestiones de autoorganización y propusieron mecanismos para realizar el proceso de autoorganización. A partir de 1960, los científicos de sistemas llevaron a cabo una serie de conferencias sobre los principios de la autoorganización [15]. Este concepto ha sido ampliamente utilizado en cosmología, sociología, biología y otros campos.
La teoría del caos se centra en la evolución de patrones muy sensibles a las condiciones iniciales. Su mayor aportación es utilizar modelos simples para obtener resultados claros y no periódicos. Un pequeño error en la medición del estado del sistema hace que la previsibilidad disminuya a un ritmo exponencial, por lo que las predicciones mediante cualquier método son inútiles a largo plazo, pero los métodos de predicción no lineales pueden funcionar bien para predicciones a corto plazo en presencia de caos u otras situaciones. situaciones no lineales. [16] La teoría del caos se remonta a la investigación sobre la mecánica celeste realizada por Poincaré y otros en el siglo XIX. Desde mediados de la década de 1980, la teoría del caos ha atraído rápidamente la atención de académicos en muchos campos como las matemáticas, la física, la ingeniería, la ecología, la economía, la meteorología y las ciencias de la información, lo que ha desencadenado un auge global en la investigación de la teoría del caos.
Stafford Beer fue uno de los primeros en adoptar el enfoque de cibernética organizacional (OC). Beer cree que las técnicas de investigación de operaciones se pueden utilizar mejor cuando se comprende toda la estructura del sistema [17]. Beer también desarrolló el Modelo de Sistemas Viables, que resume la organización efectiva requerida para que un sistema sea viable (sobreviva y se adapte a su entorno) [18].
El trabajo en cibernética e investigación de operaciones considera mecanismos de comunicación y control en sistemas complejos, particularmente en las ciencias organizacionales y de gestión. Proporcionan un método útil para abordar cuestiones operativas y tácticas dentro de un sistema, pero no consideran cuestiones organizativas más estratégicas [6].
Peter Checkland propuso una teoría de sistemas basada en explicaciones en la década de 1980, que sostenía que para comprender el comportamiento de las organizaciones, no sólo necesitamos observar el comportamiento de las personas, sino también establecer una comprensión de los factores culturales. antecedentes, intenciones de comportamiento y comprensión de las perspectivas. Checkland partió de la perspectiva de la ingeniería de sistemas y descubrió las dificultades encontradas al aplicar métodos de ingeniería de sistemas a algunos problemas vagos y mal definidos en los campos social y político [19]. Por lo tanto, introdujo la distinción entre sistemas duros y blandos:
El tipo de sistemas duros se caracteriza por la capacidad de definir metas, objetivos y tareas, y de intentar optimizar soluciones a través de métodos de ingeniería [20]. En los sistemas duros, los problemas pueden ser complejos y difíciles, pero se conocen y se pueden describir adecuadamente. Estos problemas se pueden resolver seleccionando la mejor solución entre una variedad de opciones (posiblemente con algunas modificaciones o integración para crear la mejor solución). En este contexto, el término "sistema" se utiliza para describir cosas del mundo real donde es necesario seleccionar, crear e implementar una solución a un problema.
Los sistemas blandos se caracterizan por fenómenos complejos y poco claros. Los sistemas blandos no pueden determinar objetivos específicos y requieren aprendizaje para mejorar. Estos sistemas no se limitan a la esfera social y política, sino que también existen dentro y entre empresas, donde patrones de comportamiento complejos y a menudo poco claros limitan la capacidad de una empresa para mejorar. Un enfoque de sistemas blandos no tiene un único problema u objetivo en su núcleo. Diferentes personas interpretarán las situaciones problemáticas de manera diferente según sus propias perspectivas y experiencias. Los sistemas blandos no buscan “resolver” estos problemas sino gestionarlos mediante intervenciones que reduzcan el “malestar” de los participantes.
En el contexto de los sistemas blandos, el término "sistema" se utiliza para describir un sistema de ideas, conceptos que guían nuestra comprensión de una situación o ayudan a seleccionar estrategias de intervención.
Los siguientes tres conceptos resumen la diferencia entre sistemas duros y sistemas blandos [21]: 1) problema vs. situación problemática (problema vs. situación problemática); 2) solución vs. reducción del malestar (solución vs. reducción del malestar); 3) comprensión del sistema versus comprensión de sistemas (la comprensión del sistema versus la comprensión de sistemas).
El desarrollo de una variedad de métodos de sistemas duros y blandos plantea la pregunta: ¿Qué método debería usarse en qué circunstancias? El Pensamiento Sistémico Crítico (CST) o Ciencias de la Gestión Crítica intenta resolver este problema [22]. La palabra "crítico" se utiliza aquí de dos maneras. En primer lugar, el pensamiento crítico tiene en cuenta las limitaciones del conocimiento mismo y cuestiona las limitaciones y suposiciones de los sistemas tanto duros como blandos. En segundo lugar, el pensamiento crítico considera consideraciones éticas, políticas y de cumplimiento, así como el papel del pensamiento sistémico en la sociedad.
En el proceso de desarrollo, la ciencia de sistemas continúa cruzándose con otras disciplinas y campos, incluidas las ciencias de la vida, la física, la química, la sociología, la cosmología, las ciencias térmicas, el ejército, la organización empresarial, la gestión administrativa, etc. Las disciplinas derivadas de la ciencia de sistemas se influyen y promueven entre sí, incluidas estructuras de ramas gradualmente refinadas y teorías integrales que integran varias ramas, ampliando los límites del conocimiento y reflexionando sobre la aplicabilidad de las teorías existentes. Estas relaciones hacen que la historia de la ciencia de sistemas no sea un simple desarrollo lineal, sino una estructura de red compleja e interactiva (ver la figura a continuación); esta ruptura con la narrativa del cambio y desarrollo lineal también confirma hasta cierto punto a los pioneros como Bertalanffy. La intención de los autores exigía el desarrollo de la ciencia de sistemas.
Referencias
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[8] Ashby W R. Una introducción a la cibernética[M]. & Hall Ltd, 1961.
[9] Wiener N. Cibernética o control y comunicación en el animal y la máquina[M] MIT press, 2019.
[10] C.W. Churchman, R.L. Ackoff y E.L. Arnoff. Introducción a la investigación de operaciones [M] Nueva York, NY, EE. UU., Wiley and Sons: 1950.
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[13] Haken H. Synergetics. Una introducción. Transiciones de fase de desequilibrio y autoorganización en física, química y biología: Springer-Verlag, 1983.
[14] WR A. Principios del sistema dinámico autoorganizado [J]. The Journal of General Psychology, 1947, 37(2): 125-128.
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Heinz von Foerster y el Laboratorio de Computación Biológica. Viena, Austria, Edición Echoraum, 2007: 1958–1976.
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[20] Checkland, P. B. Systems Thinking, Systems Practice[ M]. Chichester, Reino Unido: John Wiley & Sons Ltd, 1999.
[21] Flood, R.L. y E.R. Carson. Cómo abordar la complejidad: una introducción a la teoría y aplicación de la ciencia de sistemas[M]. 2ª ed. Nueva York, NY, EE.UU.: Plenum Press, 1993.
[22] Jackson M C. Teoría y práctica de los sistemas sociales: la necesidad de un enfoque crítico[J]. , 1985, 10(2- 3): 135-151
Para conocer parte del contenido y la estructura general, consulte SEBoK: History of Systems Science y Wikipedia.
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