Complejidad en la administración de empresas

DOCUMENTO DE TRABAJO 2
INTRODUCCIÓN
Este trabajo fue realizado con el propósito de generar un marco de referencia válido, para el estudio de la
complejidad en la administración de empresas, dentro del texto se usa el término gestión de organizaciones,
por ser más abarcador, y más acorde con la intención de la mayoría de los diversos autores citados en el
segundo capítulo. Valga la aclaración siempre haciendo referencia a organizaciones de tipo humano.
El primer capítulo está dedicado a la definición básica del concepto de complejidad, además de indicar sus
principales implicaciones en la gestión de organizaciones; dentro de este primer capítulo también se incluyen
definiciones de sistemas, necesarias para una comprensión adecuada de la temática y observaciones finales
acerca de las características de la organización que hacen necesario un enfoque de complejidad.
Diferentes descubrimientos en diversas ciencias, comenzando por la ciencia madre de la rigurosidad, la física,
también incluida en lo que se ha llamado las ciencias básicas, han dado lugar a pensar en enfoques blandos de
la investigación científica, como una respuesta adecuada a las fisuras que se presentaron.
Las teorías del nacimiento del cosmos, las críticas al concepto de selección natural como único factor de
explicación de la evolución, la dicotomía entre corpúsculo y onda dentro de las partículas subatómicas, son
cuestiones que no se pueden explicar desde el paradigma −−>positivista[Author:MQF].
La búsqueda de una verdad clara y distinta es un camino que generó mucho conocimiento útil, seguramente
seguirá prestando servicios en muchas ciencias, pero esto no es excluyente de la búsqueda de una nueva
manera de preguntarnos acerca de lo múltiple y superpuesto, de lo confuso y de lo difuso.
La ciencia blanda aquí referida es la que estudia los problemas de parámetros poco definidos, está
fundamentada en los conceptos de sistemas, el tema será desarrollado más adelante.
Esta metodología ha dado luces acerca de algunos aspectos, sin embargo su aplicación es un tema que no está
muy claro, la concepción ontológica de sistema tiene aun problemas para ser un vehículo adecuado de
conocimiento, por falta de herramientas epistemológicas consistentes con la propia esencia de su concepto.
(MORIN; 1993)
• LA COMPLEJIDAD
Este nuevo concepto, desarrollado desde hace unos 50 años por diversas personas con inquietudes desatadas a
partir de algunos descubrimientos en la ciencia, que hicieron dudar de sus fundamentos clásicos, en especial
de los deterministas, holistas y cartesianos; entender los diferentes procesos que se desenvuelven a nuestro
alrededor a través de este nuevo paradigma del pensamiento es todo un reto para nosotros, porque hemos
aprendido a ver la realidad con simplismo.
• CONCEPTOS BÁSICOS
En este apartado se verán las ideas principales acerca de la complejidad, junto con las nociones básicas acerca
del concepto de sistema, considerado por Edgar Morin como el corazón de su obra El Método.
• Los tipos de complejidad
Dentro de diversas lecturas se encuentra la palabra complejidad, usada de diversas formas, esto es causa de las
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diferentes acepciones que ha tenido esta palabra; este apartado tiene el objetivo de guiar al lector por las más
importantes significaciones y señalar cual es la usada en este trabajo.
• Los significados del vocablo
Cuando se dice en el lenguaje común que algo es complejo, se refiere a algo que no es posible de explicar, por
oposición, no es algo simple; lo fundamental es que no es posible explicar de manera simple lo complejo
(MORIN, 1998), al simplificar partes de una realidad compleja, estamos modificando a estas partes de alguna
manera, por lo menos en nuestra percepción de la realidad. La palabra complejidad viene de complexus que
quiere decir tejido o enredado, tomando esto como base se ha defino la complejidad como un tejido
inalienable donde las fibras son sistemas diferentes, por ejemplo, una sociedad es compleja y es un enredado
de diferentes grupos, con diferentes composiciones y objetivos, se resalta aquí que la complejidad no es el
sistema mayor sino una característica de éste, que envuelve muchas otras.
La complejidad o su marco de referencia teórico tiende a confundirse con el del caos, a pesar de que son
conceptos diferentes, un punto importante de diferenciación es la dependencia de los elementos de un sistema
caótico y uno complejo, en el primero parece no existir dependencia alguna, en el último si la hay, más
adelante se profundiza al respecto. Algunos han investigado la complejidad como un estado, definiendo de
paso otros estados, también aplicables a la teoría de sistemas, la antropología, la evolución de las especies o el
nacimiento del universo. (LEWIN; 1995)
Los desarrollos alrededor de éste concepto son diversos, el instituto Santafe aporta la siguiente definición:
La complejidad hace referencia a la condición del universo, integrado y a la vez demasiado rico y variado
para que podamos entenderlo mediante los habituales métodos simples mecánicos o lineales. Mediante tales
métodos podemos entender muchas partes del universo, pero los fenómenos más amplios y más
intrínsecamente relacionados sólo pueden entenderse a través de principios y pautas; no detalladamente. La
complejidad trata de la naturaleza de la emergencia, la innovación, el aprendizaje y la adaptación.
La reflexión sobre esta idea ha llevado a identificar algunas características, la primera de ellas es su dimensión
casi improbable de aprehender; la segunda se trata de su tipo de dinámica, el comportamiento complejo en un
sistema tiene cierta tendencia, además de estar regida por las relaciones establecidas entre los elementos del
sistema, si la dimensión fuese el único criterio los golpes aleatorios sobre un piano de un chimpancé, serían
tanto o más complejos que las sinfonías de Bethovenn; los sistemas complejos tienen también un propósito y
una función relacionada con éste. (CAMBEL; 1993) El principio de las realidades complejas de más fácil
identificación es que las situaciones simples son predecibles, en situaciones complejas no es posible predecir
las acciones de cualquier actor y mucho menos las consecuencias de éstos. (BATTRAM, 2001)
• Algorítmica
Desde el punto de vista de la teoría de la información, la complejidad de un mensaje se mide en la cantidad de
bits (Binary Digits) requeridos para transmitir el mensaje (GELL− MAN; 1993), pero esto siempre induce un
término subjetivo, cuando pensamos que quien emita el mensaje (un sistema vivo o no) puede no poder
transmitir de una manera eficiente el mensaje, o es posible que haga el mensaje más largo a propósito, además
en el caso de la comunicación entre personas es importante considerar el lenguaje usado.
Este concepto, la complejidad algorítmica, intenta eliminar (reducir) el factor subjetivo en la medición
anterior, es importante decir que esta actitud es propia solamente de un método cartesiano determinista como
el de la física clásica, haciendo de un elemento objetivo traduzca el mensaje en la manera más corta; aquí es
donde surge la pregunta ¿Cómo deber ser el elemento objetivo? Lo que imaginaron los precursores del
concepto, como el gran matemático ruso Kolmogorov, es que debe haber una computadora que, a través de
algoritmos, comprima el mensaje hasta donde sea posible, lo imprima y pare (GELL− MAN; 1993), sin
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embargo esto implica que la computadora tenga algoritmos que sean al menos tan complejos como el mensaje
(información) a procesar. (CADENA; 1997)
• Como estado del sistema
La organización particular del sistema determinará la cantidad (proporción) de interacciones y de manera
indirecta también determinará el tipo de sistema.
• Estático: En este momento es el único en que podemos hablar de sistema cerrado, en nuestra realidad
esto no existe, desde el punto de vista de las interacciones simplemente no las hay.
• Orden: En este caso en número de interacciones es limitado, el sistema es predecible y simple, como
en el caso de una máquina, ninguno de los procesos genéticos ni humanos se da a este nivel.
• Caos: Los elementos e interacciones tienden al mismo número, la información que se produce no
tiene patrón alguno y procesarla tampoco tiene mucho sentido, porque todos sus productos se deben
por completo al azar.
• El límite del caos (complejidad): Aquí es donde la magia sucede, el sistema produce información con
algún patrón en un punto máximo antes del caos, algunos autores han desarrollado el concepto de un
parámetro ð que se calcula con una relación entre el número de elementos y las interacciones del
sistema, las investigaciones muestran que cuando el valor de este parámetro tiene un valor cercano a
0.28 estamos en este interesante estadio. (KAUFFMAN; 1993) La característica autopoiética puede
considerarse asociada a este estado.
• Conceptos de sistemas
• Sistema
Un sistema es un todo indivisible en sus partes, que está dentro de un sistema mayor (suprasistema) y
tiene sistemas menores dentro de sí (subsistemas) y tiene características propias que lo diferencian de
otros; lo anterior recoge la definición clásica más sencilla de sistema, para el propósito del presente
trabajo es necesario usar una definición más moderna pero que conserva el espíritu de la primera, es la
de Russell Ackoff, dentro de un esfuerzo de este autor por construir un Sistema de conceptos de
sistema:
Un sistema es un conjunto de elementos interrelacionados. Por tanto, un sistema es una entidad que
se compone al menos dos elementos y una relación que es válida entre cada uno de sus elementos y al
menos otro elemento del conjunto. Cada uno de los elementos de sistema está relacionado de los
elementos restantes de manera directa o indirecta. Además, ningún subconjunto de elementos deja de
estar relacionado con cualquier otro subconjunto (ACKOFF; 1974).
Respecto a lo anterior es importante resaltar algunas características y aclarar algunos conceptos, tarea
que será desarrollada dentro de los párrafos siguientes.
Los subsistemas de cualquier sistema actúan como sistemas en sí mismos, aceptando por sus propios
motivos las restricciones impuestas por el sistema y tomando decisiones independientes dentro del
mismo para su propio beneficio (como las personas dentro de una empresa), sus decisiones están
reguladas por la información que reciben, que nunca es perfecta y rara vez es interpretada de la misma
manera por sistemas diferentes.
La idea de interacción supone una acción de doble vía, para las acciones de los sistemas hay
diferentes categorías (ACKOFF; 1974)
Las emergencias de un sistema son propiedades o características que solo son apreciables, o
entendidas en el conjunto; las que serán explicadas a continuación son características de este tipo que
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fueron definidas por la escuela clásica de los sistemas.
La idea de sinergia se interpreta con la sencilla frase: El todo es más que la suma de las partes. Los
diferentes subsistemas que conforman un sistema interactúan entre sí, esto se hace de una manera
característica que diferencia al último, estos intercambios de acciones e informaciones (energía,
materia, encimas u otros según la disciplina) generan un mayor producto para el sistema en conjunto,
que si se sumaran las producciones individuales de cada uno de los elementos. La producción no es la
única que el sistema genera como propiedad de emergencia o emergente (MORIN, 1993).
Es importante observar que el sistema en conjunto es más productivo porque está organizado de
alguna manera, regulando las interacciones para que sirvan al propósito del sistema, esta organización
implica restricciones para cada uno de los subsistemas que participan en el proceso, por lo tanto la
suma individual de cada uno de los subsistemas resulta en que es menor que la posible fuera del
sistema, desde la perspectiva de los subsistemas. Lo que implica que el todo es más que la suma de
sus partes y menos que la suma de sus partes a la vez. (MORIN, 1993)
Cuando se dice que el todo es mayor a la suma de sus partes sabemos que es porque el sistema está en
un estado que podemos llamar interesante, porque tiene las suficientes restricciones para que el
sistema no sea un caos (LEWIN, 1993), pero no son demasiadas como para que el todo sea menor que
la suma de sus partes dentro del sistema.
La entropía es una de las características, o fenómenos, de los sistemas que es más difícil de explicar
sin recurrir a expresiones matemáticas o, a conceptos físicos de gran complicación para los neófitos
de esta ciencia, sin embargo dentro de este trabajo se usa el punto de vista desde la teoría de la
información, para un sistema adaptativo complejo, como una medida de su ignorancia (GELL−
MANN; 1994), en general la entropía es un cambio en el nivel de información en el ambiente del
sistema, lo que quiere decir que un aumento de ésta, es una disminución desde el punto de vista del
sistema que la posee, así mismo sucede con la energía.
• Clases de sistema
Este apartado está basado principalmente en el trabajo de Russell Ackoff (ACOFF; 1974) sobre un
sistema de concepto de sistemas, la pretensión de dicho escrito no es exhaustiva y el uso de los
conceptos señalados no es total, el propósito es la comparación del sistema adaptativo complejo con
otros.
Las categorías presentadas abajo no son excluyentes necesariamente, como veremos es evidente que
un sistema no puede ser cerrado y abierto a la vez, pero si puede ser estático y abstracto a la vez.
♦ Abstracto: Es el objeto de estudio de las ciencias formales, sus elementos son definiciones y
las relaciones son definidas por supuestos, axiomas y postulados.
♦ Concreto: Es un sistema donde al menos dos de sus elementos son objetos.
♦ Cerrado: es un sistema que está completamente autocontenido, es decir que no tiene un
medio, por tanto solo genera interacciones con elementos internos.
♦ Abierto: es un sistema que si tiene medio, las interacciones son dentro de sí y con el medio.
♦ Estático: en este tipo de sistemas no hay eventos, no hay nada que altere el estado actual, por
ejemplo una silla, su estado permanece en el lapso de tiempo percibido.
♦ Dinámico: es aquel en el que ocurren eventos, también es llamado de estados múltiples.
♦ Homeostático: es un sistema capaz de mantener su estado en con un medio y elementos
cambiantes, el ejemplo más usado es el de un sistema de calefacción autorregulado para un
hogar, el clima, las personas que viven en la casa, el medidor de temperatura y las calderas
son dinámicos, pero el sistema logra mantener una temperatura casi constante.
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♦ Intencionales: son sistemas que pueden perseguir metas diversas con algún factor común,
pero no tienen intención propia, por ejemplo las computadoras.
♦ Intencionados: son sistemas con intenciones propias, puede seleccionar las metas que
alcanzará con relativa independencia del ambiente.
♦ Caótico: es un sistema donde las acciones de los elementos no están regidas por ningún
patrón y sus elementos no responden a los estímulos sino reaccionan al azar.
♦ Simple: es un sistema predecible, basta conocer sus entradas para conocer sus salidas.
• El enfoque de sistemas suaves
• Qué son sistemas suaves.
La corriente que sigue este apartado se refiere a la metodología de sistemas suaves (SSM por sus
siglas en inglés Soft System Metodology), desarrollada principalmente por Peter Checkland para la
intervención en organizaciones (ANDRADE, 2001).
Una lectura superficial puede llevar a asimilar o igualar los conceptos de metodología y sistema
suave, lo que no es lo mismo, lo primero es una idea epistemológica, lo segundo es una concepción
ontológica; la ingeniería es la que aportó lo que llamamos el enfoque duro, desarrollado en
condiciones donde el problema tiene una definición más o menos clara, comenzando por el objetivo
del problema que si bien no requiere estar cuantificado presenta criterios lo suficientemente claros
como para comparar de manera eficiente un conjunto de soluciones señalando una jerarquía entre
ellas donde el empate es una situación improbable (CHECKLAND; 1994).
La distinción entre método y metodología es importante para seguir esta corriente de pensamiento, un
método es algo más cercano a una técnica, es una secuencia de pasos que lleva a un resultado
específico, (CHECKLAND; 2000) la metodología, como podría inferirse de un corto análisis
etimológico, es el estudio del método; puede decirse que la diferencia fundamental es de flexibilidad,
un método será rígido y aplicable a casos con ciertas características específicas, que representará un
conjunto menor de las que podrán ser tratadas con una metodología. (ANDRADE; 2001)
El enfoque suave presenta una situación menos ideal, el problema no señala en sí mismo las
soluciones o los criterios para llegar a una solución óptima, el problema inicial será definir el
problema en términos que permitan una comparación entre posibles cursos de acción, de manera que
la elegida tenga grandes probabilidades de ser satisfactoria para las partes involucradas.
(CHECKLAND; 1994)
• La cibernética de primer orden.
La cibernética es la ciencia del control en los seres vivos y las máquinas (WIENER; 1985), proceso
que se realiza principalmente a través de la comunicación del sistema con su entorno y entre los
subsistemas que lo componen.
Los procesos de control en los seres vivos llevan al aprendizaje a través de diversos medios, dentro de
esta lógica la cibernética de primer orden estudia los procesos de aprendizaje (ANDRADE; 2001).
• La cibernética de segundo orden.
La construcción de máquinas inteligentes ha llevado a la pregunta de cómo se aprende y si es posible
enseñar (programar) este proceso (WIENER; 1985); la cibernética de segundo orden analiza esta
problemática del aprender a aprender (ANDRADE; 2001).
• CORRIENTES DE LAS TEORÍAS DE LA COMPLEJIDAD
• Edgar Morin
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Edgar Morin es el único nonagenario conocido dentro del pensamiento complejo y es considerado por
muchos como su principal exponente y precursor, el enfoque fuertemente filosófico de sus escritos al
respecto, hace del Método, la que podría considerarse como la obra capital en este campo, una lectura
densa y complicada para los neófitos.
La edad no ha sido un impedimento para este pensador, en el 2004 publicó el último de los tomos que
componen el Método, el sexto, alternando con una gran producción de artículos y asistencia a
diferentes conferencias internacionales; Morin es el fundador y actual director del Instituto Mundial
de Estudios de Complejidad, ubicado en Francia.
• El Instituto Santafe
El instituto Santafe, pequeña región de Nuevo México en Estados Unidos, cumplió veinte años de
fundación en el 2004, nacimiento en el cual participó Gell−Mann Murray (ganador del Premio Nobel
de química en 1969 por el descubrimiento del quark, la partícula más pequeña conocida hasta nuestros
días).
Este centro de estudios promueve el estudio transdisciplinar a través de diversas formas de contacto
con investigadores externos y estudiantes interesados; los investigadores residentes trabajan sobre
diversos temas entre los que se cuentan la biología teórica, la simulación por computadora, la química
experimental y la dinámica de sistemas antroposociales.
• LA ORGANIZACIÓN COMO SISTEMA COMPLEJO
• Pertinencia del enfoque
La pertinencia de la complejidad, como todo desarrollo teórico, depende constantemente de dos tipos
de evaluación, el positivo y el normativo; el primero de estos análisis se refiere a la relación de la
teoría con la realidad, es decir si la explica bien, por ejemplo, se dice que un cambio de paradigma es
necesario cuando se reciben señales que indican que no se está explicando la realidad, el nuevo debe
explicar todo lo que el viejo podía y lo que no podía (BATTRAM, 2001), esto es un análisis positivo;
el segundo se refiere a la coherencia interna del conjunto de hipótesis, este ha sido uno de los puntos
más difíciles para el caso de la complejidad, porque es fácil mal interpretar los conceptos que se
presentan.
Desde otro punto de vista la complejidad parece ser un atrayente de nuestros sistemas abstractos,
afectados por todo tipo de meta− sistemas; nuestra misma ciencia determinista nos ha traído hasta
aquí y habrá campos del conocimiento donde deba ceder su lugar privilegiado por completo, como lo
dijo Luis Antonio Gonzáles, en el marco de la discusión epistemológica de la contabilidad:
El cambio es la clave del desarrollo de la humanidad, la ciencia el motor. Si la ciencia en cualquier
tiempo no lo hace o el estancamiento y el caos, el momento de su reconstrucción ha llegado
(GONZALES; 1997)
Es claro que esta afirmación no es el acta de defunción de la ciencia clásica, por lo menos no en la
mayoría de las ciencias, sino es una alerta para muchas disciplinas que han perdido el norte.
La gestión de organizaciones es un campo de estudio que aun genera discusiones acerca de su
condición de ciencia, dentro de este apartado se verá, en su parte teórica, que una manera compleja de
ver la realidad puede aportar al conocimiento e intervención de las organizaciones.
• Unidad de análisis
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La visión de la empresa por funciones separadas, sin un entendimiento del fenómeno global de la
organización es lo que ha generado los típicos enfrentamientos entre jefes de departamento
(BATTRAM, 2001), la comprensión de las propiedades emergentes del sistema organización es
importante para intervenir de manera adecuada en ella (ANDRADE, 2001); sin embargo el concepto
de sistema que puede ayudar en la superación de estos problemas aun necesita un desarrollo
epistemológico (MORIN; 1993), la forma de aprehender este conocimiento de la organización debe
estar principalmente apoyado en el constructivismo (SANABRIA, 2002).
• La estrategia empresarial
La estrategia es una directriz de acción que busca aprovechar los azares del entorno en que la entidad
de encuentra (MORIN, 1998), la organización es una entidad que puede ser entendida como un
sistema, que por sus características debe considerarse como un sistema adaptativo y complejo.
Un paradigma de complejidad es pertinente en la medida que ayuda con la lucha a brazo partido para
aprehender una realidad, que no cabe en la mente del ser humano (SCHVARSTEIN, 1998); la
imposibilidad de una visión completa de nuestro objeto de conocimiento no debe detener la búsqueda
de una mejor comprensión (MORIN; 1984).
• Necesidad del enfoque
• Los procesos estocásticos
El proceso estocástico es un fenómeno que se ha reconocido desde tiempo atrás en la organización,
desde sistemas de control de la calidad (como TCC o TQM) hasta la Teoría de Restricciones (Theory
Of Constrictions), siempre han sido una complicación en la búsqueda de una predicción eficiente en
ciencias básicas (GELL−MANN, 1994), situación que también afecta a las ciencias de la gestión, en
especial en la aplicación de herramientas matemáticas desarrolladas para otros propósitos (LE
MOIGNE, 1997).
• El problema de los procesos irreversibles
La visión de la física clásica del tiempo es que nuestro punto de vista es el que genera la ilusión de su
paso inexorable (PRIGOGINE, 1993), condiciones de experimentación controladas y el manejo
matemático hacen que este supuesto sea útil para la física, pero para los procesos sociales y su estudio
esta idea no es suficiente (GELL−MANN, 1994), esa simplificación impide la correcta aplicación de
herramientas de diversos campos en la gestión de organizaciones (BATTRAM, 2001).
• Conocimiento de la contradicción.
La teoría de la organización tradicionalmente ha buscado eliminar lo indeseable, al menos reprimirlo
u ocultarlo (ETKIN, 1996), pero la destrucción de lo opuesto es el fin de su contrario, en palabras del
Tao, la luz y la oscuridad de matan y se alimentan mutuamente (MORIN, 1993); la tensión entre
opuestos es natural y necesaria, conocer su relación es parte fundamental de la comprensión de la
realidad, y de la posibilidad de regular la relación entre los opuestos (SCHVARSTEIN, 1998 y
ETKIN, 1999), lo que no significa permanecer cerca del equilibrio, sea este dinámico o no, dado que
la organización tiene su razón de ser en la evolución, en la mejora de la sociedad, y la creatividad
(RODRÍGUEZ, 2001), la evolución se dan lejos de estados de equilibrio (PRIGOGINE, 1991).
• HERRAMIENTAS CON ENFOQUE COMPLEJO
Las herramientas recolectadas dentro de este trabajo han sido ordenadas en este capítulo, de acuerdo
con el nivel de influencia que el autor espera tengan en la organización, de menor a mayor, con el
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supuesto de que tiene mayor influencia una herramienta, en la medida que requiere que más personas
conozcan el fundamento epistemológico.
• EL INDIVIDUO DENTRO DE LA ORGANIZACIÓN
La primera de las partes está dedicada al individuo de debe aplicar su conocimiento de las teorías de
la complejidad, donde sólo él las conoce, está fundamentado principalmente en el trabajo de Arthur
Battram, quien dirige su libro hacia quien debe ser el gerente del nuevo milenio.
• La comunicación basada en el receptor (CBR)
El intercambio de información entre dos sistemas complejos, como las personas, sería un proceso
lineal si se diera de la siguiente manera:
El agente A emite un mensaje, el mensaje se transporta hasta el agente B, B recibe el mensaje lo
procesa y emite un mensaje hacia A, consecuente con el mensaje recibido; lo anterior no es más que
un modelo ideal de lo que debería ser un diálogo, pero en este simple proceso pueden presentarse
muchos problemas.
Los agentes A y B deben considerar propicio el mismo momento para emitir un mensaje, ambos
sistemas no están preparados para recibir información sino están concentrados en emitirla; también
puede suceder que en el transporte de información, ésta es modificada o deja de ser relevante; el
mensaje puede ser interpretado de una manera diferente a la deseada, por el filtro que realiza el
modelo interno de receptor; durante el proceso que corresponde al mensaje de respuesta, pueden
presentarse exactamente los mismos problemas, adicionalmente el mensaje respuesta puede no estar
dentro de lo que el agente emisor (A) considera como relevante a lo que se esté tratando, a pesar que
el mensaje no haya sido modificado, se haya comprendido de la manera deseada y el sistema estaba
preparado para recibir información.
Los sistemas humanos poseen otra característica que es especialmente importante en la comunicación,
estos sistemas son autorreferenciales, esto quiere decir que han creado su propio modelo de la realidad
y su perspectiva está basada en este, cuando el sistema identifica información que modificaría su
perspectiva realiza un pequeño filtro para mantener el statu quo, por su característica autopoiética.
La CBR (Comunicación Basada en el Receptor) se desarrolló sobre un sistema complejo adaptativo y
se recomienda aplicarlo cuando se dan al menos las siguientes condiciones:
♦ Personas con el mismo nivel de jerarquía: Esto se considera con el objetivo de que el flujo de
información sea más libre.
♦ Personas con el mismo nivel socioeconómico: La comunidad de temas e intereses es más
probable entre personas con estas coincidencias.
♦ Grupos con el mismo objetivo interno: Esto no garantiza para nada que la información que se
transmita sea sobre el objetivo del grupo, tampoco debe forzarse a que así sea, el grupo
mismo descubrirá la ventaja de que así sea.
♦ Grupos con métodos parecidos al interior: Este es un punto importante, es la condición que
genera el atrayente al intercambio de información productiva para la organización en
conjunto.
♦ Información compleja con necesidad de decisión individual: Las decisiones individuales
hacen más notoria la falta de información, la complejidad de esta hace que una sola persona
no tenga todo el conocimiento necesario para tomar una decisión racional.
Es importante dejar claro que estas condiciones son generales, son las que principalmente se han
encontrado como necesarias para implementar un sistema de comunicación abierta, pero los casos
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particulares también se presentan, un gerente de mente abierta es el mejor juez para determinar la
posibilidad de permitir un flujo libre de información; este sistema se sustenta en que la autorreferencia
de los seres humanos hace que cuando hay flujo libre de información, se encuentre información que
se considere relevante.
Las condiciones establecidas arriba son basadas en el concepto de red, éstas son agrupaciones de
elementos similares interrelacionadas sin jerarquía, lo que no quiere decir que ésta deba desaparecer
sino que el modelo debe aplicarse cuando no es necesario imponer esta restricción en el flujo de
información; las jerarquías se mantendrán a muchos niveles como protección de los diferentes
ecosistemas y en especial al interior de la organización por auto protección de las personas, al menos
en su faceta laboral.
Lo más importante para recordar en un proceso de comunicación, es de dónde proviene la
información, es decir, de qué modelo según sus características o propiedades, en este sentido la
comunicación efectiva debe comenzar con un gran cuestionario para identificar el modelo interno del
interlocutor, acompañado de una escucha sin críticas; para luego llamar la atención sobre los puntos
importantes aprovechando la característica de auto referencia.
Durante la transmisión de información el ambiente no deja de trabajar, lo que quiere decir que puede
generar interferencia o ruido, caso que no solo se da en la comunicación hablada, sino en todo tipo de
comunicación, haciendo un uso más amplio de concepto de ruido; por eso es tan difícil y poco
deseable que la computadora de memoria ilimitada que mide la complejidad algorítmica comprima el
mensaje al menor número de bits, porque cualquier mínima modificación que el ruido logre en la
comunicación hará que el mensaje sea totalmente incomprensible, lo que en justificaría la redundancia
de todos los idiomas al usar varias palabras para significar lo mismo, el punto es que la redundancia
protege el significado del mensaje, aun a través del modelo interno del receptor.
• La adaptación de las tecnologías
Uno de los grandes problemas de la tecnología blanda de la teoría de gestión es que ha perdido
credibilidad, un escenario causado por la ciega aplicación de lo que está en boga, en las compañías
más exitosas, un examen de este procedimiento, a la luz del pensamiento complejo, nos indica que lo
improbable no era fracasar en el intento, lo realmente increíble es que haya resultado en algún caso;
cuando se quieren introducir cambios en un sistema adaptativo complejo es necesario que el sistema
mismo sienta la necesidad, por eso las aplicaciones más exitosas se dan justo cuando la organización
está por desaparecer.
Lo mejor de esta posibilidad que nos presenta este enfoque es que no hace ver con claridad que
muchas de estas tecnologías solo tocan una parte pequeña del sistema y que sin darse cuenta aplican
restricciones a las cualidades emergentes del sistema, que en la mayoría de los casos son las más
deseadas; la conclusión de esta parte es que el examen a conciencia de cualquier teoría, con el
enfoque complejo, resulta en una deformación de la teoría para que el sistema la digiera y la aplique
casi por sí solo.
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PÁGINA WEB CONSULTADAS
www.instituteforstrategicclarity.org/
www.santafeassociates.org
www.santafe.edu
Es importante resaltar que el objetivo de esta palabra no es peyorativo, ni pretende una comparación
desfavorable de este método en todos los ámbitos.
Esta manera de comportamiento también es llamada trivial.
La controversia de este tipo de clasificaciones depende la unidad de análisis, desde un punto de vista
físico− químico, la posición es correcta.
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La información en este aspecto fue tomada principalmente de las páginas www.santafeassociates.org,
www.santafe.edu.
Al respecto puede consultarse a Jean Louis Le Moigne, 1997.
Al respecto puede consultarse, en particular a pesar de haber literatura abundante al respecto,
MORGAN, 1998; ANDRADE, 2001; CHECKLAND, 1994 y 2000; MORIN, 1993 y 1998.
Algunos autores consideran que el cerebro es el sistema complejo por excelencia, entre ellos están
GELL−MANN, PRIGOGINE, MORIN.
Citar la explicación al respecto de este tema, decidir acerca de la posibilidad de un glosario de
complejidad.
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