complejidad 2.0

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1. EL PARADIGMA EMERGENTE DE LA COMPLEJIDAD

La ciencia ha avanzado a pasos agigantados, a zancadas, y, también ha penetrado a profundidades y espacios que hasta hace relativamente poco tiempo eran inalcanzables; lo que ayer era excluido o desconocido hoy surge con un poder inusitado; pero lo que fue admitido sin reticencias y hoy es cuestionado deja una marca indeleble, una estela de compromisos incrustados en la mente que no es posible desenraizar de un solo tajo; para cambiar, será necesario afrontar dos tensiones: primera olvidarse de lo aprendido, segundo, entender que la realidad no se revela en sus verdaderas dimensiones y tiende al hombre trampas.
Desaprender es sin lugar a dudas uno de los retos más desafiantes que enfrenta el hombre de hoy y es eso lo que resalta Edgar Morin (1997: 21): "Estoy cada vez más convencido de que nuestros principios de conocimiento ocultan lo que en adelante es vital conocer".
Los paradigmas que han hecho carrera han encontrado una aparente concordancia con la realidad, pero ahora cuando se está consciente de los múltiples rostros que asume se abren inquietudes que es preciso disuadir. La nueva ciencia se enfrenta a este tipo de fenómenos y la complejidad y el caos son una muestra elocuente, por lo que para comprenderlos habrá que hacer gala de altas dosis de recursividad, apertura de la mente y al tiempo tomar las precauciones que hace Karel Kosik (Gibert, 1999:1): "Si la apariencia fenoménica y la esencia de las cosas coincidieran totalmente, la ciencia y la filosofía serían superfluas".
La complejidad y, particularmente, el caos han sido calumniados y vilipendiados. Sobre su veleidosa humanidad ha llovido y caído rayos y centellas.
Han sido desvirtuados hasta desnaturalizarlos. Las primeras puntadas para comprenderlos se encaminan a armar el rompecabezas de la complementariedad entre orden y desorden tomando como referencia conceptualizaciones teóricas que adquirirán sentido cuando se apliquen a la Complejidad de la vida cotidiana y a Tras las huellas de la complejidad de la economía y la organización.
Desde cuando el desorden consiguió que la ciencia le expidiera licencia y lo convirtiera en algo digno de investigar la brújula comenzó a flaquear. Haberlo reconocido no significa propiamente desconocer el paradigma reduccionista pero al menos menguarle importancia. En el fondo, significa cambiar de paradigma y ese paso, mirar en otro sentido, cambiar de marco de referencia, caminar en otra dirección, no resulta fácil de asimilar por diversas razones. En primer lugar, siembra incertidumbre y confusión; luego, inseguridad porque los principios en que se apuntalaba el conocimiento quedan sin sustento. Para compartir el nuevo modelo se necesita transitar un buen trecho hasta cuando las ideas comiencen a afirmarse.
Se comprenderá que se trata de una manera distinta de comprender el mundo que no es exactamente nueva, ya Aristóteles la había anunciado. Como es natural el paradigma emergente está sujeto a toda clase de cuestionamientos y en el caso del paradigma de la complejidad con mucha más razón por cuanto que como afirma Prigogine –en la definición que más adelante se formula- "la complejidad es uno de esos conceptos cuya definición corresponde esencialmente a los problemas que genera" y tanto más cuando se trata de un tema no totalmente acabado. En este sentido los tratadistas han sido claros.
A pesar de eso los adelantos logrados brindan certezas que traen al espíritu una señal inequívoca de confianza.
Desde mi perspectiva, me amparo en una espesa capa de convicción por lo que palpo principalmente en los avatares de la vida cotidiana. Todo nace en el espacio de la experiencia, del simple hecho de mantener los sentidos abiertos. La vida normal, la corriente, no transcurre plácidamente siguiendo un desenvolvimiento lineal; sufre altibajos, saltos imprevistos, sorpresas impensadas, discontinuidades que llevan al convencimiento que ese es el camino que siguen todos los fenómenos que asedian al hombre.
El paradigma de la complejidad declara su omnipresencia particularmente en los organismos vivos, es en ellos en donde se despliegan en forma vehemente todas las propiedades que los tipifican. En este enfoque se intenta hacerlo extensivo a la organización y a la economía como si fueran de la misma naturaleza que lo biológico. Por supuesto, no es nueva la perspectiva de mirar la sociedad y el ambiente empresarial como un organismo vivo. Lo que ha llevado a pensar de esta manera es que el avance del conocimiento está permitiendo descubrir que existe una gran conformidad entre lo que ocurre en el mundo natural y lo que acontece en las relaciones organizacionales complejas.
Tal vez el aspecto más controvertido sea precisamente considerar a la sociedad y de hecho al mercado y a la gestión empresarial como organismos vivos. En sentido estricto no lo son y eso está claro. Con todo, se comportan como tales porque las pautas sociales y las estructuras institucionales desarrolladas reflejan la forma en que el ser humano ordena sus propias ideas y la experiencia de pensar, al fin y al cabo, no son otra cosa que un fiel reflejo de lo que ve en los fenómenos naturales y en su propia arquitectura. Maturana y Varela los catalogan, como se verá, como organismos vivos de tercer orden.
Siguiendo ese enfoque los denomino indupoiésicos –tema que se tratará en otro título-.
El comportamiento de la organización y del sistema económico siempre ha sido considerado como estable en el afán de encasillarlos como predecibles basados en la mecánica newtoniana inspirada en el principio de acción-reacción o causa-efecto; pero, en la práctica, se trata de sistemas inestables y por naturaleza complejos.
La complejidad se perfila como la herramienta que mejor afronta, la que más se acomoda, la que mejor interpreta, el comportamiento de los sistemas dinámicos no-lineales, porque privilegia los modelos cualitativos sobre los cuantitativos tan comprometidos con el enfoque mecanicista.
La organización empresarial y en mayor grado la economía son por naturaleza sistemas complejos. Y son complejos porque en todos los puntos de decisión convergen muchas variables que interactúan entre si y además se retroalimentan generando, a la vez, causas y efectos que no son susceptibles de predecir porque en el proceso de interacción de las variables se generan propiedades emergentes que no es posible identificar.
Las variables se influyen entre sí, y en cada punto de inflexión –la decisión- no se sabe exactamente cuántas ni cuáles son las que se entrecruzan ni los efectos inesperados que produce la interacción.
Teniendo en mente estas razones es de esperar que cuando se estimule el sistema, en el afán de conseguir respuestas determinadas, puede que responda en la dirección esperada, a veces en otra, y hasta puede permanecer indiferente. Otro factor que entra a jugar es el plazo de reacción. La clave a recordar es que, además del efecto de las variables y las propiedades emergentes, están integrados por personas y, los individuos, -las partes– no actúan aisladamente; al contrario, provocan desenlaces en la conducta de otros individuos que, a su vez, pueden causar reacciones en cualquier otro lugar del sistema y viceversa. La conducta en conjunto es demasiado compleja para sea aprehendida por una interpretación mecanicista.
Los sistemas complejos son inestables, son no-lineales, y tienen por naturaleza comportamiento caótico enmarcado en la incertidumbre.
Esta característica tan particular bloquea cualquier posibilidad de analizarlos bajo la lupa de la experiencia o el riesgo y de lleno hay que considerarlos como plagados de eventos inesperados e impredecibles que no pueden ser reconocidos por la razón.
A nivel de la organización ya lo estableció Herbert Simon, (Morgan, 1991:69) premio Nóbel de Economía en 1978. Las organizaciones funcionan impulsadas por el motor de la información, son sistemas de comunicaciones, son sistemas de adopción de decisiones. Sostuvo que las organizaciones no pueden ser completamente racionales porque los procesos de información tienen visibles limitantes. En sentido estricto quienes toman las decisiones son los hombres no las organizaciones. Las decisiones tomadas por el hombre –que consiguen eco en la organización- nunca pueden ser indiscutiblemente racionales. Y no lo son principalmente porque la información en que se basan es incompleta tanto en lo que se refiere a acciones como a consecuencias y también porque sólo es posible explorar un número restringido de alternativas.
En cuanto se refiere al sistema económico sucede otro tanto. El siglo pasado se encargó de bajar del pedestal el paradigma newtoniano que había sido instituido por Adams Smith en economía en su célebre libro, La riqueza de las naciones, publicado en 1776. La columna vertebral de la teoría clásica sostiene que en una economía de libre competencia los mercados actúan con información perfecta. Toda la información se refleja en los precios y las distorsiones tendrán una incidencia temporal e irrelevante puesto que el libre juego del mercado conllevará a la eficiencia productiva.
Es evidente que en economía la información es un elemento crucial en la adopción de decisiones; a pesar de eso en la mayoría de los casos los compradores y los productores no cuentan con la misma información sobre las variables más importantes que intervienen en la decisión dado que existen diferencias en la cantidad y la calidad, lo que implica que los precios no transmiten toda la información. Existen distorsiones que reflejan un mal funcionamiento del mercado de libre competencia.
Los Premio Nóbel de economía del año 2001, George Akerlof, Michael Spence y Joseph Stiglitz, en el tratado que ameritó la máxima distinción ponen en tela de juicio el funcionamiento de la sacrosanta "mano invisible", cuestionamiento que en concreto significa poner en entredicho que los mercados operen eficientemente y de hecho el paradigma de la competencia perfecta. Sostienen que los mercados no operan de manera eficaz porque tanto compradores como vendedores no siempre cuentan con la información requerida para adoptar decisiones óptimas.
La teoría la sustentan en la llamada Economía de la Información en la que se propone la presencia de lo que denominaron "información asimétrica". Como es de conocimiento general siempre se ha hablado de "información simétrica". Cuando se habla de "información asimétrica" se quiere decir que una de las partes que concurre a una operación de mercado tiene más información que la otra sobre la rentabilidad potencial y el riesgo de la operación. La "información asimétrica" encarna dos tipos de problema: el riesgo moral y la selección adversa.
El riesgo moral proviene de las acciones ocultas, que surgen cuando uno –o varios- de los participantes en la operación no puede observar todas las acciones relevantes de una o de las otras partes. La selección adversa deriva de la información oculta, que emerge cuando uno –o varios- de los participantes no conoce toda la información pertinente de que dispone la otra u otras partes.
De manera que visto el panorama en conjunto se llega a una conclusión palmaria: en una operación de mercado concurren por lo menos tres factores distorsionantes que colman de incertidumbre el resultado esperado de las decisiones: en primer término, saltan las limitaciones que impiden al hombre actuar racionalmente; luego, delata su presencia la información asimétrica; y, también, converge el factor que proviene del comportamiento incierto inherente a los sistemas complejos.
Están servidos sobre la mesa los elementos de juicio suficientes para entender que tanto desde la teoría de la organización como desde la teoría económica y el paradigma de la complejidad existen fundamentos sólidos para cuestionar lo que hasta ahora se ha dado por sentado: que en ambos casos se adoptan decisiones bajo certeza; más bien, lo que han contribuido a acentuar estas nuevas teorías es que tanto en las organizaciones como en el sistema económico siempre las decisiones se adoptan bajo la tutela de la incertidumbre.
En ambas teorías operará algo parecido a la "incertidumbre knightiana", (Kauffman, 2003: 290) pero en el fondo se refiere a un concepto más amplio.
Los economistas suelen distinguir entre la incertidumbre normal, la relacionada con la teoría de las probabilidades y la incertidumbre knightiana que se refiere a los casos en los que no es posible conocer en el momento actual los posibles resultados. Es diferente establecer la probabilidad que una moneda caiga cara o sello –dos eventos posibles- que establecer la probabilidad de los cursos de acción futuros derivados de una decisión cuyos resultados se desconocen.
Nada más puesto en razón que emplear una metáfora para sintetizar la diferencia entre el mecanicismo y el paradigma de la complejidad. El paradigma mecanicista concibe la realidad cósmica como una autopista recta totalmente pavimentada; el nuevo, la considera semejante a como se desplazan los reptiles –en forma sinuosa- y con tramos rectos e irregulares, no está totalmente pavimentada, tiene tramos irregulares. El paradigma reduccionista solamente distingue entre blanco y negro; un mundo reversible, domesticado y predecible. La complejidad lo ve entre claroscuros, en donde las cosas no son totalmente blancas o negras sino que también se dan franjas en donde uno y otro se combinan: un mundo irreversible, indomable y por tanto impredecible.
Como un hilo de oro atravesará toda la trama de la complejidad el convencimiento de que habrá que desembarazarse de Newton, volver a Kant y ampararse en Habermas para entender que en economía y administración las decisiones no deben adoptarse solamente refugiadas en la lógica o la racionalidad, sino más bien inspirarse en razones y motivos.
Al final de cada sección cuando se presume que la idea ha cuajado, que ha tomado forma, se irán asociando los conceptos discutidos con citas de autores connotados que reflejan la concordancia entre el comportamiento de los negocios y la economía con los organismos vivos, los ecosistemas y la sociedad, porque el propósito que se persigue es establecer los fundamentos que permiten visualizar los vínculos que faciliten la compresión de la complejidad y el caos en esas actividades.
En todo el recorrido del trabajo se prescinde de las matemáticas complejas y los interesados en penetrar ese mundo se remiten a la amplia bibliografía disponible.
2. MECANICISMO O REDUCCIONISMO

Como antesala a la complejidad y el caos resulta irrenunciable abordar el mecanicismo como paradigma que ha dominado el pensamiento científico hasta la contemporaneidad.
La visión del mundo basada en la filosofía aristotélica y en la teología cristiana que predominó durante los siglos XVI y XVII se modificó abruptamente y la concepción de un mundo orgánico, viviente y espiritual fue reemplazada por la del mundo como máquina, enfoque que se convirtió en la metáfora preferida para comprender el mundo.
El cambio fue desencadenado por los descubrimientos en física, astronomía y matemáticas y los gestores del viraje fueron Copérnico, Galileo, Descartes, Bacon y principalmente Newton.
La tradición occidental y particularmente Platón diseño y levantó los pilares sobre los cuales se construyó la arquitectura de un mundo de concepciones donde solo tenía cabida lo simple, lo elemental, lo ordenado, lo verdadero y donde la ambigüedad no tenía cabida por carecer de sentido; por no encontrar dónde encajarla en ese marco de ideas; y todo cuanto no pudiera ser explicado o tenido en cuenta a la luz de los conocimientos vigentes era -sencillamente- suprimido.
Semejante manera de entender el mundo condujo a dos planteamientos que sembraron la simiente de dos ejes del pensamiento moderno.
Descartes y su duda metódica rechazaba la verdad revelada o determinada por otros y se entregaba a su propia razón. Fue quien concibió la división entre cuerpo y alma -lo físico y lo inmaterial- y de plomada sentó las bases a dos maneras de concebir el mundo: la razón y la experiencia. A la mente se adjudicó la razón como atributo distintivo y se presuponía que no estaba expuesta a la confusión, tenía la fuerza de distinguir claramente entre alternativas; la experiencia se identificó como característica del cuerpo y los sentidos y corría la suerte de caer en la ambigüedad y de dejarse traicionar por los sentidos.
Entretanto, en el mundo físico las ideas se debatían en otro escenario. En la física newtoniana el mundo se constituía de una sola pieza donde reinaba la claridad y el orden, una sola lógica y una solitaria verdad. De hecho la idea principal descartaba la posibilidad de la ambigüedad, la confusión y el desorden, en ese dominio las alternativas eran buenas o malas, negras o blancas: o/o. Reinaba a sus anchas el maniqueísmo. El mundo estaba constituido por partes que podían armarse y desarmarse a la manera de un reloj, el enfoque predominante era eminentemente mecánico, y, a manera de una buena idea se diseminó y germinó en la mente de los más destacados pensadores de la época. Y no se ancló en esa época, también extendió sus dominios hasta invadir la de la computación y la inteligencia artificial de la contemporaneidad. La característica esencial de este punto de vista son la racionalidad, la objetividad, una realidad, la lógica y las reglas, en suma, se apropia de una concepción determinista y, por tanto, susceptible de predecir. La historia de occidente está plagada de hechos históricos, políticos, económicos y sociales que se aferraron al paradigma newtoniano.
Aun cuando unos y otros trataban de deslizarse por el camino que los condujera a la verdad, llegaron a tocar fundamentalismos que antes que conseguir que convergieran, se logro establecer dos planos casi paralelos en donde no había posibilidad de encontrar puntos de intersección, de encuentro o reconciliación. Y así se caminó un gran trecho de la historia. Con todo, no hay razón para que sorprendan los altibajos en la búsqueda del conocimiento, si reconocemos que la humanidad ha progresado dando tumbos: altos y bajos, progresos y retrocesos.
El hombre a través de la historia ha demostrado persistentemente que necesita un soporte mínimo que sujete sus pensamientos, que le sirva de eje articulador y en ese afán encuentra tropiezos infranqueables.
Las ideas mecanicistas han dominado el mundo por lo mismo no es de extrañar que los pensadores desde Thomas Hobbes en el Leviatán, John Stuart Mill y Jhon Locke se inspiraran en ellas y aparezcan reflejadas en sus escritos sobre el Estado y la sociedad. William Petty e incluso Adam Smith se inspiraron en las ideas mecanicistas y bajo esos lineamientos Smith concibió La riqueza de las naciones en la que propuso tanto su economía de mercado como la división del trabajo. Capra (1998, 224), asegura que en realidad la economía moderna fue creada por William Petty .
En su círculo de amistades figuraba Isaac Newton y en su Política Aritmética se advierte la influencia de Newton y Descartes, puesto que el método de Petty consiste en "sustituir palabras y razonamientos por números, pesos y medidas". Las ideas de Petty sirvieron de ingrediente a Adams Smith y Ricardo. Estos son indicios suficientemente reveladores de la influencia del mecanicismo en el pensamiento económico.
En la gestión empresarial pasa otro tanto. Basta recordar las primeras señales formuladas en el amanecer de la era industrial por Henri Fayol (1841-1925), el fundador de la escuela clásica de administración en el primer intento de organizar las empresas.
El proyecto consistió en dividirlas en secciones: técnicas, comerciales, financieras, administrativas, de seguridad y contable; en otros términos separar las partes. Posteriormente sucedió algo similar con Frederick Taylor (1856-1915) el padre de la organización científica del trabajo quien desde la observación práctica extrajo la idea de analizar el trabajo, descomponiéndolo en tareas simples.
Otros pensadores también cayeron abatidos por la fuerza de esas ideas: Darwin, Freud, Pareto y aún Augusto Comte (1798-1857) quien patentó la palabra "sociología" y llamó inicialmente "física social" a su nueva ciencia. Estos contados casos sirven para demostrar cómo las ideas mecanicistas newtonianas sirvieron de sustento a los axiomas y principios básicos de la vida social moderna.
La precisión de la máquina newtoniana se convirtió para unos y otros en el modelo ideal para concebir el funcionamiento del Estado como un reloj, artefacto apasionado por el cumplimiento de las leyes y que presentaba a los seres humanos como máquinas vivientes.
Ambas metáforas han superado el tiempo y aún hoy se habla de "las ruedas del gobierno" o de "la maquinaria del Estado" o de "engrasar la maquinaria de la burocracia". La máquina se erigió como mito eficiente y suficiente para materializar todas las aspiraciones humanas.
Atado al mecanicismo que se fundamenta en la cuantificación dado que alimenta la idea de que la naturaleza está escrita en lenguaje matemático, está el positivismo idea que también surgió de la mente de Augusto Comte. Al respecto afirma Hacking (1995: 23), "Medición y positivismo son estrechamente afines. Augusto Comte acuñó la palabra `positivismo´ para designar su filosofía. Su propia filosofía no alcanzó un éxito especial, pero la palabra cundió. Ciencia positiva significa ciencia numérica".
En tiempos de Galileo (1564-1642) , Kepler (1571-1630), Descartes (1596-1650) y Newton (1642-1727), el espíritu científico y la supresión del caos habían ganado la partida. Las leyes newtonianas de mecánica celeste y las coordenadas cartesianas (que permitían a los científicos encarar el universo como un vasto diagrama) crearon la impresión de que todo se podía describir en términos matemáticos o mecánicos. En la época de Napoleón, el físico francés Pierre Laplace pudo imaginar razonablemente que un día los científicos deducirían una ecuación matemática tan poderosa que lo explicara todo.
Esencialmente, el reduccionismo ve la naturaleza como la vería un relojero. Un reloj se puede desarmar y descomponer en dientes, palancas, resorte, engranajes. También se puede armar a partir de estas partes. El reduccionismo imagina que la naturaleza se puede armar y desarmar de la misma manera. Los reduccionistas creen que los sistemas más complejos están compuestos por los equivalentes atómicos y subatómicos de los dientes, palancas y resortes, los cuales la naturaleza ha combinado en un sinfín de maneras ingeniosas.
Durante cientos de años el reduccionismo –la idea de que el mundo es un ensamble de partes- se ha apoyado en poderosas técnicas matemáticas que cuantifican la realidad. Al cuantificar la realidad se pueden sumar y restar partes. Como los científicos que recurren a la matemática de la cuantificación han realizado los más importantes descubrimientos y predicciones, la fe de los científicos en el reduccionismo ha crecido. Pero, como se verá, cuando los científicos estudian sistemas complejos, la noción de partes tambalea de tal modo que la cuantificación de dichos sistemas se vuelve inmanejable. Los científicos que desean estudiar los sistemas dinámicos han recurrido a otro enfoque de la medición, la matemática cualitativa.
Los pensadores políticos de la época comparaban los átomos en colisión y sus fuerzas interactuantes con la conducta y las interacciones de los individuos en la sociedad. La física mecanicista se convirtió en el eje del pensamiento que dominó todo el enfoque del mundo, el paradigma central del mundo moderno. La extensión del paradigma mecanicista hasta nuestra percepción general de la realidad tuvo consecuencias que ahora ya son contradicciones evidentes.
Describir las principales características del mecanicismo servirá para revelar sus características más interesantes:

1. Acentúa lo absoluto, lo incambiable y lo verdadero. No admite la ambigüedad y todo debe caber en la estructura de las coordenadas de espacio-tiempo, lo que presupone un universo prefijado, predecible y rígidamente obediente a las leyes. Subraya los valores de los roles fijados y la organización burocrática fija.
2. Refuerza la jerarquía. Privilegia las partes aisladas, separadas e intercambiables sobre el todo y por tanto el análisis de las partes es suficiente para conocer el todo.
3. Estimula un modelo de relación fundado en el conflicto y la confrontación entre las partes. Estimula la guerra de todos los hombres contra todos los hombres.
4. Rinde culto a la formación de expertos, hombres aislados que conocen muchos trozos sueltos de información o de experiencia, pero que ignoran el conjunto de que son parte.
5. El individuo -como observador- toma distancia de la situación o la comunidad en la que practica sus experiencias.
6. El modelo de producción industrial es el más fiel reflejo de su forma de ver el mundo, que luego extendió a la comprensión de los seres humanos y la naturaleza del trabajo.
7. Estimula el punto de vista individual y sólo hay una forma de mirar las cosas. De ahí que sólo se piense en términos de: bueno o malo; verdadero o falso; blanco o negro. No caben en este modo de pensar los variopintos, los matices, las paradojas, los predicamentos, la multiplicidad, el multiverso, la diferencia o la pluralidad.
8. El modelo por excelencia es la máquina donde priman las leyes de interacción estrictamente deterministas. También deja entrever cómo las máquinas son insensibles al cambio y no dejan espacio para la flexibilidad.
9. Provocó una aguda separación entre lo mental y lo físico favoreciendo la división entre el hombre y el mundo natural situando al hombre en oposición con el mundo de la naturaleza y con lo natural dentro de nosotros mismos.
10. Sustenta el "principio de causalidad" según el cual en el mundo físico nada es fortuito, todo es previsible, todo fenómeno tiene una causa que le precede necesariamente, de manera que conociendo la causa se conoce igualmente el efecto, nada se pierde, nada se crea, la causa es conservada en el efecto.

A pesar de contar con el aval de las mentes más lúcidas el modelo newtoniano, comenzó a tambalear siendo estremecido por los matices que denunciaba la experiencia y el multicolor mundo que reclamaba la intuición, las diferentes formas de ver el mundo y la diversidad. La propia experiencia en concordato con la realidad se encargaron de desmentirlo.
La lógica, la verdad, la realidad y la razón a que tanto se apegó Newton en su tiempo, son hoy verdades a medias, para darles alguna denominación. La lectura que la ciencia actual hace del mundo y la realidad es completamente opuesta. La versión que acoge la complejidad frente a la realidad afecta a toda la naturaleza y la conducta humana. Zohar y Marshall (1994: 179) sostienen que la diferencia está en que, "Mientras Newton plantea una metafísica de la actualidad, plantea el aquí y ahora, lo tangible, y las realidades que existen en un mundo o/o, la metafísica cuántica, como la aristotélica anterior, es metafísica de lo potencial". Siguiendo con Zohar y Marshall (16): "La física de Isaac Newton se conoce ahora como una limitada aproximación válida sólo dentro de una estrecha extensión de nuestra experiencia. Fue básicamente superada por la física cuántica y, aún más recientemente, por la excitante nueva física del caos y la teoría de la complejidad".
Con todo, hay que reconocer que el mecanicismo sigue tan vigente como entonces. Será necesario esperar nuevas pronunciamientos de la ciencia para probablemente llegar a un método que unifique todas las intenciones de los científicos. Capra (Op. cit.: 109) piensa así:
Sin embargo, la nueva concepción del universo surgida de la física moderna no significa que la física newtoniana esté equivocada o que la teoría de la relatividad y la cuántica sean correctas. La ciencia moderna se ha percatado de que todas las teorías científicas son meras aproximaciones a la verdadera naturaleza de la realidad y ha descubierto que cada teoría es válida para una descripción satisfactoria de la naturaleza y se ve obligada a encontrar nuevas teorías para reemplazar la antigua o, más bien, ampliarla, mejorando la aproximación.
El mundo de los negocios y la economía fueron corderos dóciles y aún permanecen bajo el yugo del mecanicismo. A pesar de eso ahora se perfila una manera diferente de concebirlos.
El testimonio de Ormerod (1995, 55) es un espejo de la visión mecanicista de la economía: "Los economistas ven el mundo como una máquina. Una máquina muy complicada tal vez, pero una máquina pese a todo, cuyo funcionamiento puede comprenderse ensamblando cuidadosa y meticulosamente sus piezas. La conducta del sistema como un todo puede deducirse de una simple suma de sus partes. Bajar una palanca en una parte de una máquina con determinada fuerza tendrá predecibles y regulares efectos en alguna otra parte del mecanismo".
La concepción mecanicista también la resalta Gareth Morgan (1991: 12):
Normalmente a las organizaciones que han sido diseñadas y operan como máquinas se las denomina actualmente como burocracias. Pero muchas organizaciones se burocratizan en algún modo por el modo mecanicista del pensamiento que conforma nuestro concepto básico de lo relativo a una organización. Por ejemplo, cuando hablamos de una organización tenemos generalmente en el pensamiento un conjunto de relaciones ordenadas entre las partes diferentes. Aunque la imagen no es muy explícita, estamos hablando sobre un conjunto de relaciones mecanicistas. Hablamos de las organizaciones como si fueran máquinas y por tanto tendemos a esperar que trabajen como máquinas de una forma rutinaria, eficiente, exacta y predecible.
Rowan Gibson (1997: 7) da señales de una nueva actitud: "Estos autores comentan que nuestra visión del mundo ha sido formada durante siglos por una percepción newtoniana de la realidad en la cual el cambio aparece como algo lineal, continuo y en cierto modo predecible. Donde A lleva a B, que lleva a C y lleva a D. La teoría del caos nos dice que lo contrario es cierto".
Contribuye a afianzar esta tendencia James Moore (Boyett y Boyett, 1998: 270) cuando propone: "En lugar de ver a su compañía como una máquina que puede ser diseñada, revisada técnicamente, calibrada y ajustada, piense en ella como en un organismo en evolución, impredecible".
3. CONCEPTO DE SISTEMA Y PENSAMIENTO SISTÉMICO
Desde los albores de la humanidad el desorden fue desconocido y en el mejor de los casos se condeno al olvido forzoso; el punto de vista del hombre sobre la comprensión del universo giró alrededor de un eje central inmanente: el orden, enmarcado en dos visiones, el todo o las partes.
El énfasis sobre las partes se denominó mecanicista o reduccionista, el del todo: holístico, organicista o ecológico. Kant distinguió que las partes sólo existen unas para otras, mientras que en un organismo las partes existen además por medio de otras, en el sentido de producirse entre sí. Los organismos en contraste con las máquinas son autorreproductores y autoorganizadores. Los vitalistas atestiguaron que existe una unidad no física, alguna fuerza o campo, que debe sumarse a las leyes de la física y de la química para la comprensión del todo y particularmente de la vida; por su parte, los organicistas proponen que el ingrediente adicional es la comprensión de las "relaciones organizadoras".
Los biólogos organicistas en oposición al mecanismo y al vitalismo concibieron y desarrollaron una gama de conceptos hasta llegar a lo que hoy se denomina pensamiento sistémico. El salto se produjo cuando abandonaron la noción de función que es de estirpe mecanicista y adoptaron el de organización. El bioquímico Lawrence Henderson (Capra, 1999: 47) fue el primero que utilizó el concepto de sistema para referirse a los organismos vivos y sistemas sociales; desde entonces, sistema, ha venido a definir un todo integrado cuyas propiedades esenciales surgen de las relaciones entre las partes; en tanto que "pensamiento sistémico" tiene que ver con la comprensión de un fenómeno en el contexto de un todo superior; porque toda manifestación de vida tiene la tendencia a constituir estructuras multinivel de sistemas dentro de sistemas.
Así, las células se combinan para formar tejidos, éstos para formar órganos y éstos a su vez para formar organismos. A nivel social los individuos forman grupos, los grupos comunidades, éstas conforman un barrio y los barrios la ciudad.
El pensamiento sistémico insinúa visiblemente la conectividad, las relaciones y el contexto, por lo mismo, es el espacio para reconocer que las propiedades de las partes sólo se pueden comprender desde la organización del conjunto. Visto desde otro perfil se entenderá que el pensamiento sistémico es contextual en contraste con el mecanicista que es analítico. Las características que surgen sólo cuando el sistema está en pleno funcionamiento, las patentó C. D. Broad como "propiedades emergentes" (48). Consecuentes con la visión sistémica las propiedades esenciales de un organismo o sistema viviente, son propiedades del todo que ninguna de las partes posee y emergen de las interacciones y relaciones entre las partes, por lo mismo desaparecen cuando el sistema es diseccionado.
Ahora conviene enumerar algunos conceptos que están asociados al de sistema. El primero que salta a la mente es Gestalt, que se utiliza en alemán para denotar la forma orgánica y los psicólogos de esta escuela sustentaban que los organismos vivos perciben en términos de patrones integrados y no de elementos aislados. Es evidente que la noción de patrón estuvo desde el principio presente en sus propuestas. Posteriormente el biólogo alemán Ernesto Haeckel (Capra, Ibid, 52) definió el concepto de ecología como "la ciencia de las relaciones entre el organismo y el mundo exterior que le rodea" y la palabra "entorno" fue utilizada por primera vez por Jacob von Uexkûll-
La nueva ciencia de la ecología enriqueció al emergente pensamiento sistémico introduciendo dos nuevos conceptos: comunidad ecológica y red. Capra, (53) anota que, "La comunidad ecológica está compuesta por un conjunto de organismos ligados en un todo funcional por sus mutuas relaciones". Kevin Kelly, (Gibson: 303) entrega una idea bastante clara de red: "Una red es un organismo descentralizado que no tiene fronteras muy definidas, que no tiene un centro.
No existe una cabeza visible. Nadie está esencialmente a cargo de ella. Y las causas de las cosas no son lineales, porque es muy difícil saber qué causa qué". A medida que los pensadores sistémicos fueron descubriendo las propiedades de la red las fueron aplicando a todos los niveles sistémicos. Capra (175) atestigua. "No todas las redes son sistemas vivos. Según Maturana y Varela, la característica fundamental de una red viviente es que se está produciendo a sí misma continuamente. Por tanto, «el ser y el hacer de los sistemas vivos son inseparables y éste es su modo específico de organización»".
La visión de los sistemas vivos como redes proporciona una nueva perspectiva sobre las llamadas jerarquías de la naturaleza. Un sistema se puede representar esquemáticamente como una red con nodos que se dispersan en varias direcciones. Cada nodo representa un organismo y ampliado aparecerá como otra red, de esa manera la red se extiende hasta tocar límites imprevistos. Estas relaciones han convertido el pensamiento sistémico en "pensamiento en redes".
Capra (53) distingue tres tipos de organismos vivos: "organismos, partes de organismos y comunidades de organismos; todos ellos totalidades integradas cuyas propiedades esenciales surgen de las interacciones e interdependencia de sus partes".
Una característica típica de los sistemas es la homeostasis y los faculta para mantener una variable en el nivel deseado a través de un mecanismo autorregulador. El termostato es una máquina para mantener la temperatura entre límites deseados. Un homeostato es una extensión de ésta clase de máquina; un dispositivo de control para mantener alguna variable (no necesariamente la temperatura) entre los límites deseados. El ejemplo biológico clásico es la homeostasis de la temperatura del cuerpo que, como advierte la experiencia, varía muy poco a pesar de que el osado ciclista pase precipitadamente de la cálida llanura al páramo entumecedor.
El concepto de homeostasis y el trabajo experimental que se había realizado sobre metabolismo, ejercieron influencia sobre Ludwig von Bertalanffy, llevándolo a la formulación de la teoría de los "sistemas abiertos"; por lo cual frecuentemente se vincula su nombre con la primera enunciación de un nuevo marco de comprensión para describir los principios de organización de los sistemas vivos; lo curioso es que veinte o treinta años atrás Alexander Bogdanov desarrolló una teoría de sistemas -la Tektología- de igual o mayor complejidad que no fue suficientemente conocida.
Durante la década de los sesenta y setenta el enfoque sistémico trascendió las fronteras de las aplicaciones militares y acampó en el mundo empresarial en donde una década después Hans Ulrico patentó la visión de la organización de los negocios como un sistema social vivo, idea a la cual se han adherido posteriormente otras provenientes de la biología, las ciencias cognitivas, la ecología y la teoría de la evolución.
Bertalanffy trataba de sustituir la ascendencia mecanicista en la ciencia por la visión holística y sostenía que, "La teoría general de sistemas es una ciencia general de 'totalidad´", concepto que aún hoy es considerado vago y confuso. Como la idea giraba en torno a establecer una teoría general de sistemas sobre una base biológica, se oponía a la posición dominante de la física en la ciencia y resaltaba la diferencia abismal que separaba los sistemas físicos de los biológicos.
Mientras la mecánica newtoniana era una ciencia de fuerzas y trayectorias, la novedosa teoría del pensamiento evolucionista -referida al cambio, el crecimiento y el desarrollo- requería una nueva ciencia que explicara el comportamiento complejo de los sistemas. Cabe señalar que se utiliza comportamiento complejo, porque Nicolis y Prigogine (1987: 21) sugieren que es más realista, o por lo menos no tan impreciso, hablar de comportamiento complejo en lugar de referirse a sistemas complejos.
Si bien Lawrence Henderson (Capra, Op. cit.: 47) hizo extensivo el concepto de sistema de los organismos vivos a los sistemas sociales, en este aspecto se pretende ser más específico, razón por la cual se apela a la concepción de Maturana y Varela (1996: 76) cuando define el sistema social: "Cada vez que los miembros de un conjunto de seres vivos constituyen con su conducta una red de interacciones que opera para ellos como un medio en el que ellos se realizan como seres vivos y en el que ellos, por lo tanto, conservan su organización y adaptación y existen en una coderiva contingente a su participación en dicha red de interacciones, tenemos un sistema social".
A los sistemas sociales Niklas Luhmann (1998: 27) los visualiza desde tres niveles: en el primer nivel están los sistemas; en el segundo, están las máquinas, organismos, sistemas sociales y sistemas psíquicos; y en el tercer nivel aparecen derivados de los sistemas sociales las interacciones, las organizaciones y las sociedades.
Lo esencial a considerar ahora es cómo logra constituirse ese sistema social. Es naturalmente entendido que el sistema social está integrado por personas, pero para efectos de poder coordinar las acciones deben valerse del lenguaje. Maturana y Varela elevan al lenguaje como elemento integrador propuesta que se acata, más se tiene también en cuenta a Luhmann (140) cuando propone que un sistema social no está constituido por personas sino por acciones. Tomando como referencia la estructura de las organizaciones sociales aquí se entiende que lo que realmente la dinamiza es la comunicación y bajo este perfil se construirá el modelo de interpretación.
El pensamiento sistémico ya ha hecho carrera en el mundo de la economía, los negocios y la sociedad. Es una tendencia generalizada.
Con todo ahora, particularmente con la preeminencia de internet ha adquirido un matiz distinto. Alrededor de esto Peter Senge (1999 : 157) piensa que: "Debemos desarrollar un sentido de conexión, un sentido de trabajar juntos como parte de un sistema, donde cada parte del sistema afecte a las demás y sea afectada por ellas, y donde el conjunto sea mayor que la suma de sus partes".
Desde otra perspectiva, Moore (Boyett y Boyett, Op. cit.: 249) explica, la interpretación que tiene el concepto biológoco de ecosistema a nivel de la comunidad y a nivel empresarial:
Una comunidad de organismos, que se relacionan ente sí, más el entorno en que viven y con el cual también se relacionan; por ejemplo, un lago, un bosque, una tundra. En el mundo empresarial un ecosistema es: una comunidad económica respaldada por una serie de organizaciones e individuos que se relacionan entre sí: los organismos del mundo empresarial ... Un ecosistema empresarial está formado por clientes, intermediarios del mercado, proveedores, entidades gubernamentales y las reguladoras, y asociaciones y grupos determinados que representan a clientes y proveedores.
Kevin Kelly (1997: 300) aporta dos ideas de la mayor importancia. En primer término sostiene que : "Lo que esto nos dice es que, en vez de entender los negocios utilizando algún tipo de modelo industrial –como líneas de producción pequeñas, o entidades independientes que tienen una operación de tipo mecánico- tendremos que empezar a entenderlas más como una ecología de organismos".
En la otra (308) deja saber que:
Estamos hablando de conectar todas las cosas del mundo entre sí. Eso significará que cada artefacto que hagamos tendrá algún tipo de circuito, algún pequeño destello de inteligencia, quizá algo como la inteligencia de una abeja o de una hormiga. Pero todas esas piezas, algunas de ellas en movimiento y otras inmóviles, estarán conectadas, convergerán y se encontrarán en un futuro cercano, y todo lo que hagamos estará conectado con todo lo demás. Y eso conformará la Red, en el sentido más amplio.
4. ORDEN, DESORDEN, COMPLEJIDAD Y CAOS
Conviene interrumpir la descripción –abrir un paréntesis- para introducir el significado de otros conceptos que facilitarán la comprensión de lo que más adelante se tratará.A esta altura danzan sobre la arena los eslabones entretejidos de una extensa cadena de términos que son de uso común con significados que -al igual que el agua- se escapan entre las manos sin manera de poder acomodarlos coherentemente: ¿Qué se entiende por orden, desorden, complejidad y caos,? Frente a semejantes desafíos como otros que aparecerán más tarde la idea es presentarlos usando términos comunes con significaciones usuales. Sujetando el primer eslabón surgen dos interpretaciones que penetran las entrañas del tema. El principal escollo para la aplicación de estas nociones se genera desde dos fuentes: primero, el sentido con que se usan en la cotidianidad y, también, por las mismas definiciones que presenta el DRAE (Diccionario de la Real Academia Española).Para ser organizados se descorre el velo del orden. Morin (1996: 125) explica: "Es todo aquello que es repetición, constancia, invariabilidad, todo aquello que puede ser puesto bajo la égida de una relación altamente probable, encuadrado bajo la dependencia de una ley". En la interpretación que aquí se da el orden debe ser entendido como sinónimo de determinismo y previsión; se cataloga como orden todo aquello que puede ser sujeto de predicción, de control, de exactitud. Por tanto, se refiere a todo aquello cuyas consecuencias pueden ser previstas, pronosticadas y sobre las cuales no se cierne ninguna posibilidad de incertidumbre o vulnerabilidad de afectos, circunstancias, pasiones y conflictos y por consiguiente lo que no admite la presencia de sucesos fortuitos. En términos llanos la versión tradicional de determinismo expresa la idea de que todo lo que ocurre está decidido de antemano y es producto de procesos mecánicos –mecánico, entendido como el énfasis en las partes-; en la interpretación más auténtica supone que la evolución de los fenómenos naturales está completamente determinada por las condiciones iniciales.¿Desorden? "Es todo aquello que es irregularidad, desviación con respecto a una estructura dada, elemento aleatorio, imprevisibilidad", (126). En la arquitectura de la complejidad es congruente deducir que por desorden se entiende todo aquello que se vincula estrechamente a lo contingente, inestable, azaroso y no controlable, lo que no está determinado y, por lo mismo, no puede ser previsto ni pronosticado porque está envuelto por la incertidumbre. Generalmente, el concepto de orden se asocia a los sistemas simples y el de desorden a los complejos. La complejidad es muda y elocuente. Muda porque no confiesa sus andanzas y elocuente porque sus manifestaciones no es posible describirlas con el lenguaje al alcance de la mano. Incursionar en esta órbita significa navegar en otra dimensión, en otro mundo, en el que se entra en contacto con otras zonas de lo real, como ocurre en esos cuentos de Cortázar donde la fantasía sucede de repente en medio de la cotidianidad más trivial.Las complejidad exhibe aristas que enredan hasta turbar la paciencia; por lo mismo para manejarla hay que escuchar el consejo que José Saramago (2000: 32) le da a Cipriano Algor después de hacerlo derramar una lágrima por el rabillo del ojo: " ... sabríamos mucho más de las complejidades de la vida si nos aplicásemos a estudiar con ahínco sus contradicciones en vez de perder tanto tiempo con las identidades y las coherencias, que ésas tienen la obligación de explicarse por sí mismas". La complejidad es un concepto espinoso al punto que ya se ha erigido en un paradigma. Habrá que distinguir entre lo que en lenguaje cotidiano se designa como complejidad y el significado con que aquí se tratará. En el discurrir cotidiano todo aquello que no somos capaces de catalogar, definir o explicar se matricula como complejo. Complejos son los seres vivos. Compleja es la sociedad y también las relaciones con los otros. Las relaciones matrimoniales normalmente se tildan de complejas. Compleja es la gestión empresarial. ¡Y, qué decir, de la economía! En fin, todo cuanto exige un esfuerzo para describirlo, que dificulta, que no cuadra con la lógica, se manda a la gaveta de lo complejo. Hasta podría considerarse como artificio para evadir emitir un concepto respecto a algo. Al lado del paradigma de la complejidad esta el de la simplicidad que ve el orden, lo predecible y no admite el desorden; que ve lo uno y lo múltiple pero no concibe que lo uno puede ser al mismo tiempo múltiple; no consiente al multiverso como entidad dividida en una especie de universos paralelos. Clasifica las cosas como buenas o malas, negro o blanco; pero no concibe la dialógica. No se está hablando de equilibrar, que significa situarse en el medio, partir la diferencia. Lo que se persigue es ser ambas cosas a la vez. El principio de la simplicidad acude a dos alternativas ineludibles; o bien se escuda en la disyunción separando lo que está ligado o a la reducción –reduccionismo- unificando lo que es heterogéneo.Es evidente que la complejidad se perfila como un concepto enmarañado. Morin (Op. cit.: 21) opina: "El término complejidad no puede más que expresar nuestra turbación, nuestra confusión, nuestra incapacidad para definir de manera simple, para nombrar de manera clara, para poner orden en nuestras ideas. ... Es complejo aquello que no puede resumirse en una palabra maestra, aquello que no puede retrotraerse a una ley, aquello que no puede reducirse a una idea simple". Tener una visión compleja implica admitir la diversidad, la multidimensionalidad y conectarse con otras dimensiones. ¿Implica esta perspectiva, que se persigue llegar a la verdad última? Esta particularidad puede conducir equívocamente a creer que la complejidad aspira a contar con el conocimiento completo. En primera instancia, ese sería el ideal; más, en la práctica se entiende que no se podrá esquivar la incertidumbre implícita en los sistemas dinámicos y que jamás se podrá llegar a tener un conocimiento total del comportamiento de esos sistemas.Tampoco se puede confundir la complejidad con la complicación. La complicación será entendida como la interactuación de un gran número de elementos –no es posible identificar los elementos que intervienen ni cuántos son- y, por lo mismo, no se pueden anticipar las consecuencias del comportamiento del sistema. Morin (Op. cit.:105) sugiere tres principios que contribuyen a concebir la complejidad: el dialógico, el de recursividad y el hologramático. El dialógico, da por sentada la cohabitación entre el orden y el desorden. El orden y el desorden pueden ser entendidos como opuestos, como contradictorios el uno del otro; orden y desorden se desconocen pero, al mismo tiempo, en ciertos casos se complementan y producen la organización y la complejidad. El principio de recursividad establece que los productos y los efectos son, al mismo tiempo, causas y productores de aquello que los produce. Un ejemplo claro de este principio es la sociedad: es producida por la interacción entre individuos, pero la sociedad una vez constituida produce a los individuos. El principio hologramático pregona que la parte más pequeña de la imagen contiene la imagen completa; es decir, no solamente la parte está en el todo sino que el todo está en la parte. Así, en el mundo biológico, la célula contiene toda la información genética de ese organismo. Lo que persiguen estos principios es fundamentalmente trascender el reduccionismo.Se han traído a escena las interpretaciones más comunes del concepto de complejidad y las que podrían ser sinónimos. Ahora se ponen sobre el mantel las que en este trabajo se admiten como reales conceptos de complejidad.Nicolis y Prigogine (Op. cit.: 59) después de reconocer que todavía se está lejos de entregar una definición de complejidad explican:
La complejidad es uno de esos conceptos cuya definición corresponde esencialmente a los problemas que ella genera. Lo que sabemos entretanto tanto, es que una de las propiedades esenciales del comportamiento complejo consiste en la capacidad de llevar a cabo transiciones entre diversas formas de comportamiento. Expresado de otra forma, en el caso de la complejidad se trata de sistemas en los que la evolución, y por ello también la historia, juegan (o han jugado) un papel esencial en cuanto al comportamiento observado.
En el afán de conseguir despejar el concepto Roger Lewin (2002: 23) pregunta a Chris Langton, ¿qué es complejidad? "La complejidad y el caos dan vueltas persiguiéndose intentando averiguar si son lo mismo o cosas diferentes. Completamente ordenado aquí ... Completamente aleatorio aquí" dijo dibujando grandes trazos. "La complejidad se produce en algún lugar intermedio". El concepto de complejidad que más llama la atención es el formulado por Philip Anderson, (Krugman, 1997: 7) el premio Nobel de Física que merecería ser considerado el padre de este campo, "la complejidad es la ciencia de lo `emergente´. En otras palabras, trata de cómo grandes conjuntos en interacción –integrados ya sea por moléculas de agua, neuronas, bipolos magnéticos o consumidores- manifiestan comportamientos colectivos muy distintos de los que cabría haber esperado de la simple agregación de comportamientos de los entes individuales".Las definiciones propuestas permiten entresacar dos conclusiones concretas: la primera, la complejidad se encontraría a medio camino entre el orden y el caos; segunda, la complejidad se yergue en medio de las transiciones que se generan entre diversas formas de comportamiento. Durante estas transiciones es donde surgen las propiedades emergentes. Queda entonces pendiente dilucidar las propiedades emergentes, que Steven Johnson (2003: 19) denota como emergencia: "La evolución de reglas simples a complejas es lo que llamamos `emergencia´". Emergencia es lo que ocurre cuando un sistema de elementos relativamente simples se organiza espontáneamente y sin leyes explícitas hasta dar lugar a un comportamiento inteligente. Sistemas tan dispares como las colonias de hormigas, los cerebros humanos o las ciudades siguen las reglas de la emergencia. Consolidando las propuestas se cierra la idea de complejidad señalando que es un fenómeno que se debe al surgimiento de propiedades emergentes en donde los sistemas adoptan por comportamientos "inteligentes". En los organismos vivos las propiedades que surgen en el sistema operando en conjunto son: la no-linealidad, el orden por fluctuaciones, los puntos de bifurcación, la autoorganización, la aleatoriedad, temporalidad e irreversibilidad. Los sistemas que llenen estos requisitos son los que en adelante se denominarán sistemas de comportamiento complejo o, alternativamente, sistemas complejos. El caos, como siempre, se manejará con cautela; por lo mismo, se tratará aparte. El significado del DRAE insiste en considerarlo como sinónimo de confusión y desorden; sin duda, el caos fue inicialmente desconocido, después calumniado y más recientemente desacreditado. Ian Steward (1991: 22) lo define como comportamiento aleatorio que ocurre en un sistema determinístico, o lo que es lo mismo, "comportamiento sin ley gobernado completamente por la ley", luego, en el caos subyacen tendencias que responden a ciertas pautas, a determinados modelos -patrones- de comportamiento; por tanto, se somete al determinismo expresado en modelos pautados. La diferencia entre complicación, caos y complejidad reside en que en ésta las transiciones de que hablan Nicolis y Prigogine provocan el surgimiento de "propiedades emergentes" que surgen en el sistema operando en conjunto. El caos se puede considerar como un desorden regido por leyes deterministas; por otra parte, la complicación no contempla la presencia de propiedades emergentes.En concreto, el caos en conjunto es más comprensible que la complejidad y menos que la aleatoriedad, no sin razón, ahora el caos no es tan satanizado como antes, y alcanza a asomarse en muchos escenarios de la cotidianidad sin sentirse acosado. Hasta en el mundo empresarial metió las narices; Dee Hock, mencionado por Peter Senge, (Op. cit.: 160) habla de organizaciones caórdicas –contracción de caos y orden- como aquellas que son capaces de extraer orden del caos y viceversa.La oportunidad es propicia para declarar que en un universo de orden puro no habría innovación, creación ni evolución. Sería incómodo vivir en un ambiente saturado de orden, de la misma manera que no sería factible un universo de permanente desorden donde no habría bases que permitieran configurar una organización perdurable, luego, es ahora comprensible que las organizaciones solo son factibles mientras en su enrevesada dinámica consigan que congenien el orden y el desorden. Es a esta dualidad a la que, Morin (1996: 106) la designa como dialógica, un nombre seductor que invita ineludiblemente al entendimiento y al diálogo entre antagónicos. En la termodinámica clásica donde la física es la fuente de inspiración, se asocia el orden con equilibrio, mientras que el desorden se identifica con situaciones de no-equilibrio. La nueva ciencia de la complejidad enseña que el no-equilibrio es fuente de orden: el caos es fuente de orden. De manera general el orden puede degenerar en desorden y el desorden puede ser origen del orden. Es la dialéctica del universo, la dialógica. De cuanto se ha comentado se desprende que desorden y entropía –concepto que se discutirá enseguida- se desplazan en el mismo sentido, la propagación del desorden corre simultáneamente con la progresión de la entropía; por supuesto que, en términos prácticos, puede interpretarse que acrecentamiento de la entropía y desorden son sinónimos.De complejidad y contradicciones está repleto el mundo empresarial, es el pan de cada día. Y en comprenderlas puede estar la distancia que separa el éxito del fracaso. Algunos ejemplos bastan para resaltarlas.El concepto de complejidad lo grafica muy bien Gareth Morgan (Op. cit.: 241) porque especialmente destaca cómo se genera:
Las relaciones siempre están fluyendo y la estabilidad siempre está en el medio del flujo. Los sistemas complejos, como el río descrito por Heráclito, siempre están fluyendo y deben entenderse como procesos. La lógica de tales sistemas se fundamenta en las redes de relaciones que definen y sustentan los modelos causalidad. Aunque es posible señalar un hecho inicial –o patadón- que dispare el sistema en una dirección en particular, es imposible señalar que tales hechos iniciales no son realmente la causa del resultado final; simplemente son los disparadores de las transformaciones engranadas en la lógica del sistema.
El caso es que como ha observado Anthony Wilden (Morgan: 242) en los sistemas complejos hay "causas que causan causas". Charles Handy (1997: 23) delinea la complejidad atestada de contradicciones:
Yo sostengo que las organizaciones tienen que ser centralizadas y descentralizadas al mismo tiempo. Deben ser globales y locales al mismo tiempo. Diferenciadas e integradas. Muy ajustadas y sueltas. Tienen que hacer planes a largo plazo y, sin embargo, seguir siendo flexibles. Sus trabajadores deben ser más autónomos pero, por otra parte, estar integrados en un equipo. Pero el hecho es que no podemos dejar que esto confunda a la gente. Debemos encontrar la manera de vivir con este tipo de contradicciones para reconciliar los opuestos en vez de vernos obligados a elegir entre ellos.
¿Acaso no refleja esta declaración la realidad empresarial?Collins y Porras (1995: 52) hablan de la "tiranía de la disyuntiva" para referirse a "el punto de vista racional que no acepta la paradoja, que no puede vivir con dos fuerzas o ideas aparentemente contradictorias al mismo tiempo. La tiranía de la disyuntiva lo lleva a uno a pensar que una cosa es A o es B, pero no ambas a la vez".La complejidad abruma el mundo de los negocios. Peter Senge (Op. cit.: 157) describe la forma como tradicionalmente se ha abordado: "La forma en que solíamos hacer frente a la complejidad era dividiendo las cosas en trozos más pequeños, más manejables. Pero esto da por sentado que la suma de las partes es igual al todo. Y así es como tradicionalmente intentábamos resolver los problemas en el mundo de los negocios, y eso ya no es válido en la clase de mundo en que estamos entrando".

5. ENTROPÍA

No se exagera si se expresa que fijar la atención en la entropía significa ni más ni menos que situarnos en un punto neurálgico puesto que se trata de un concepto clave de la complejidad. Ayuda a enfocar el concepto comenzar recordando a Bertalanffy a quien ya se hizo alusión, su idea giraba alrededor de articular la teoría general de sistemas con los principios de organización sobre bases biológicas enfatizando la diferencia fundamental que hay entre los sistemas físicos y los biológicos; el talón de Aquiles era la idea de evolución. Mientras la mecánica newtoniana era una ciencia de fuerzas y trayectorias, el pensamiento evolucionista centrado en términos de cambio, crecimiento y desarrollo, clamaba por una nueva ciencia de la complejidad. La nueva ciencia cristalizó su incursión con la termodinámica y su clásica segunda ley que fue, sin duda, el inicio de una nueva concepción del mundo y, particularmente, un nuevo enfoque para la comprensión y visualización general del cambio.El concepto de tiempo como el de azar y el de complejidad fueron desconocidos por el mecanicismo. Acudiendo a una idealización tenaz el tiempo fue sometido hasta convertirlo en un factor irrelevante. La propuesta era terminante: dadas las condiciones iniciales es posible reconstruir toda la historia lo mismo que predecir el futuro. Escrutando el presente -la información actual- es posible desplazarse sin salvedades tanto hacia el pasado como al futuro. El tiempo no existe ni deja huellas; el conocimiento es completo y no hay lugar para el azar. No queda duda de que para el mecanicismo el tiempo es reversible y el poder de predicción estaba totalmente asegurado. Esta concepción de reversibilidad estuvo vigente mientras predominó el reduccionismo; más, a finales del siglo XIX el edificio en que se sustentaba comenzó a tambalearse y el azar y el tiempo como ave Fénix renacieron de sus propias cenizas. La ciencia en la encrucijada no tuvo más remedio que transar con el azar y desde entonces se incorporó el concepto de probabilidad.Las líneas precedentes apuntan a dos problemas esenciales: el de la irreversibilidad y la presencia de variables ocultas que generan el azar.La naturaleza está colmada de ejemplos que explican elocuentemente la irreversibilidad. ¿Acaso, una cerilla después de encendida, se puede desencender y volver al estado original? Siguiendo en esta misma dirección, ¿un cigarro después de consumido es posible que retorne al estado inicial? Y qué decir de los sistemas vivos; ¿un hombre luego de llegar a la vejez puede regresar a los años mozos? Estos fenómenos encontraron explicación en el segundo principio de la termodinámica en el que se definía la irreversibilidad del tiempo y, por supuesto, una dirección para la evolución.La experiencia predica que los fenómenos de la naturaleza, y particularmente los físicos, despliegan comportamientos que desconciertan al hombre y se revelan de diferentes maneras. En todos se presuponía reinaba el orden como paradigma que dominaba la ciencia de ese entonces. A pesar de eso, desde el siglo XVII los científicos advirtieron que no era posible construir un artefacto de movimiento perpetuo porque habían constatado que cuando ponían en funcionamiento una máquina, parte de la energía que le suministraban terminaba en forma que no podía ser recuperada ni utilizada de nuevo. Habían captado un desliz que fruncía el desempeño de los sistemas, detalle que a la postre se convirtió en un indicio de desarreglo puesto que la energía se disipaba y se volvía desorganizada y caótica, muestra inequívoca de quebrantamiento del orden.Fue necesario esperar hasta el siglo XIX cuando este concepto fue patentado como entropía por el físico y matemático Rudolf Clausius. La entropía es, pues, una medida de la disipación de la energía en forma de calor y fricción. Según la segunda ley de la termodinámica la entropía aumenta a medida que progresa el comportamiento de los fenómenos térmicos, la energía disipada no puede ser recuperada y es en esta dirección hacia una creciente entropía la que define el vector tiempo. Según esa ley hay en los fenómenos físicos una tendencia del orden al desorden, hacia una creciente entropía.La segunda ley en la versión original detalla la evolución de un sistema aislado –que no intercambia materia ni energía con el entorno- y reconoce la presencia de la entropía. Según esa ley la entropía se acrecienta durante el desarrollo de cualquier transformación de energía, de manera que como apunta Wagensberg (1994: 29), "transcurrido un tiempo suficientemente largo, alcanza un valor máximo que identifica el estado final de equilibrio termodinámico, estado en el que ya no es posible ningún proceso que altere el valor de la entropía". No cabe duda, para despejar el panorama es pertinente presentar el concepto de equilibrio. Nicolis y Prigogine (Op. cit.: 83) hablan de equilibrio mecánico y termodinámico: "En la mecánica el equilibrio es un estado especial en el que tanto las velocidades como las aceleraciones de todas las masas puntuales son iguales a cero. El equilibrio termodinámico se refiere a propiedades colectivas que describen el sistema como un todo, propiedades como la temperatura, la presión o la concentración de un compañero de reacción química". "Decimos que el sistema se encuentra en equilibrio termodinámico cuando coincide completamente con el entorno, en lo que respecta a las propiedades mencionadas más arriba" (84).La segunda ley definió un criterio de evolución hacia el futuro y logró mayor predominio con la interpretación estadística de Ludwig Boltzmann. La nueva explicación sostiene que la entropía es una medida del desorden molecular. O, desde otra óptica, el orden se acrecienta a medida que decrece la entropía. En este sentido, la segunda ley se entroniza como una ley de la desorganización progresiva y los sistemas que la obedecen (en contraste con los mecánicos) se olvidan de sus condiciones iniciales. Morin (1997: 52) sentencia: "Por consiguiente, la entropía es una noción que significa a la vez: degradación de la energía, degradación del orden, degradación de la organización".Está claro que la evolución de los sistemas aislados y de equilibrio se desplaza de un estado a otro cada vez más desordenado. Aquí surge una inquietante pregunta, entonces, ¿Qué destino tienen los sistemas vivos que son termodinámicamente abiertos? Antes que todo se aporta la idea de Morin, (Ibid,:160) sobre sistema abierto. "Los sistemas abiertos efectúan intercambios materiales, energéticos y/o informacionales, con el exterior a diferencia de los cerrados que no efectúan intercambios con el exterior". Es evidente que no se puede dar a los sistemas vivos el mismo tratamiento que a los aislados. Si la termodinámica del equilibrio fue hija del siglo XIX la del no-equilibrio lo es del siglo XX e Ilya Prigogine es quien dirige la vanguardia de esta nueva forma de concebir a los sistemas vivos.Los seres vivos son los más complejos y organizados y se instauran como prototipos porque constituyen estructuras históricas dado que pueden guardar memoria de formas y funcionamiento. Nicolis y Prigogine (Op. cit.: 52) los describe de esta manera: "Los seres vivos funcionan con seguridad en condiciones muy alejadas del equilibrio. Un organismo experimenta un flujo constante de energía (por ejemplo, la energía irradiada por el sol y que las plantas emplean para llevar a cabo la fotosíntesis) y materia (en forma de alimentos), que transforma en forma de productos de desecho muy diversos y que entrega a su entorno". Los sistemas "abiertos" –un organismo- por el hecho de importar del entorno más energía de la que consumen, pueden almacenar energía y adquirir entropía negativa. Si el estado de equilibrio es el natural para los sistemas cerrados se necesitaría una termodinámica de no equilibrio para los sistemas no aislados, porque basta con mirar de reojo el universo para percatarse que el equilibrio antes que una regla no es más que una excepción y todo proceso natural exhibe algún grado de irreversibilidad. Desde la órbita de la termodinámica clásica, en el devenir los sistemas cerrados tienden a acentuar la entropía -a "decaer" a "desordenarse"-, en contravía, los sistemas abiertos son negentrópicos, tienden a disminuir la entropía y a elevar su estructura. Estos sistemas eluden las situaciones de equilibrio y al menos procuran situarse en un estado estacionario en el que se produce cierta entropía. La persistencia de un sistema en un estado estacionario –estable- equivale entonces a la conservación de una estructura o grado de organización. Esta tendencia de los sistemas abiertos puede ser explicada de una manera lógica más explícita. La notación matemática que enseguida se plantea no implica ningún grado de complicación. Tomando como referencia la segunda ley la variación de la entropía en el curso del tiempo se puede escribir como dS>0, donde S es la entropía. ¿Qué sucede con los sistemas que no están aislados y que intercambian energía y materia con el entorno? La idea central de Prigogine (1997: 67) sobre entropía la proyecta sobre dos ejes y se aprecia en diversos escenarios. En un eje se proyecta el aporte externo de entropía, la transferencia de entropía a través de las fronteras del sistema -perturbaciones- y puede ser positivo o negativo según la naturaleza del intercambio; naturalmente, este eje se refiere a la entropía que proviene de los intercambios entre el sistema y el exterior y se simboliza por deS. En el otro eje registra la producción de entropía -fluctuaciones- debida a fenómenos irreversibles y se denota por diS, este término será siempre positivo. La resultante neta de entropía será la suma algebraica de lo que se produce más lo que se intercambia; por lo tanto la variación total será dS= deS + diS. Es por eso que Schrödinger considera el metabolismo del organismo viviente en términos de producción y flujo de entropía. Cuando un organismo se encuentra en estado estacionario, la entropía permanece constante a lo largo del tiempo y en tal caso la entropía diS debe ser compensada por el flujo de entropía deS, por lo tanto se puede escribir: dS= 0 = deS + diS o deS = -diS < 0De la última ecuación Erwin Schrödinger concluye que "la vida se nutre de un 'flujo entrópico negativo', pero también se puede decir –y para mí era lo más importante- que la vida está asociada a la producción de entropía y por lo tanto a los procesos irreversibles", (Prigogine,1996: 69). De la interpretación de Schodinger se entresaca que el ser vivo no se alimenta exclusivamente de energía, sino también de entropía negativa, más precisamente, de organización compleja y de información. La ley de evolución hacia los estados estacionarios fue enunciada y demostrada por Ilya Prigogine (1994: 176) en el célebre principio de la mínima producción de entropía: "El teorema de mínima producción de entropía demuestra de hecho que el sistema evoluciona hacia un estado estacionario caracterizado por un mínimo de producción de entropía compatible con las ligaduras impuestas al sistema. Estas ligaduras vienen determinadas por las condiciones del entorno". En concreto se trata de una ley que habla de cómo puede un sistema adaptase a su entorno. Uno de los logros más trascendentales de Prigogine fue protocolizar la diferencia entre el comportamiento de un sistema aislado y uno abierto puesto que de hecho estaba resolviendo la paradoja de las dos visiones contradictorias de la evolución en física y en biología. Más puntualmente, Prigogine (1997: 69) destaca: "Cuando un organismo se encuentra en estado estacionario, la entropía permanece constante a lo largo del tiempo. En tal caso, la producción de entropía diS debe ser compensada por el flujo de entropía". Considero inevitable precisar el concepto de estado estacionario. En el equilibrio la producción de entropía es 0, en contraste, en el estacionario se sitúa más allá del equilibrio y se caracteriza porque produce la mínima cantidad de entropía –diS-; en todo caso para que la entropía se mantenga constante debe estar vigente también cierto flujo de entropía negativa –deS-.
Es sensato destacar que más allá del equilibrio sin desprenderse mucho, las fluctuaciones carecen de consecuencia; en tanto que, a mediad que se van distanciando van asumiendo un papel más importante.
El sentido biológico se rescata cuando se admite que un ascenso en el nivel de organización está asociado con un declive en el valor de la entropía del sistema; luego, los organismos se distinguen porque alcanzan a disipar más entropía que la que producen. Expresado de manera distinta: los sistemas vivos importan orden de su entorno por medio de un flujo de entropía negativa.
Abriendo una nueva brecha a la comprensión del complejo panorama de los sistemas abiertos Stuart Kauffman (Op. cit.: 19) plantea una visión novedosa: "El cuaderno se iniciaba con dos preguntas gemelas. La primera de ellas planteaba si, además de las leyes conocidas de la termodinámica, podría existir una cuarta ley aplicable a los sistemas termodinámicos abiertos, una ley que gobernara las biosferas en cualquier parte del cosmos o, incluso, el cosmos mismo". De cumplirse esta visión probablemente se llegue a enunciar una ley que sea aplicables exclusivamente a los sistemas abiertos.
Otra versión de la entropía (Morin, 1996: 49) se desprende de una re-interpretación. El segundo principio de la termodinámica se enunció en términos de una ecuación de probabilidad y expresaba la tendencia de los sistemas a la entropía, es decir, anunciaba el predominio del desorden sobre el orden. En la Teoría de la Comunicación el concepto de información apareció con Hartley y principalmente con Shannon y Weawer. La ecuación que propuso Shannon para la información fue, H= KlnP. Posteriormente, se cayó en cuenta que la ecuación shannoniana de la información era como un reflejo, el negativo, de la ecuación de la entropía S=KlnP dado que la entropía crece de manera inversa a la información.
Más adelante Brillouin estableció la equivalencia entre información y entropía negativa. Desde ese momento, la información fue reinterpretada como una medida de la negentropía o entropía negativa.
La entropía positiva será entendida, en adelante, como una medida de la ignorancia. La entropía negativa tiene otro significado y equivale a organización e información. Esta idea es de especial interés porque el motor de la economía y de la organización es la información.
Un detalle primordial digno de captar en esta serie de interpretaciones es que en el fondo se trata de aplicaciones que alcanzan a establecer el vínculo y la ruptura ente el mundo físico y el orden viviente.
La entropía es tal vez uno de los conceptos más laboriosos para explicar. A pesar de eso Al Ries (1997: 220) ofrece una interpretación que aclara la idea: "Pondré el ejemplo de un armario. Comienza estando limpio y ordenado, y con el tiempo degenera y se vuelve un completo desorden. Existe una ley en la naturaleza que se llama entropía. En el mundo natural, las cosas se mueven del orden al desorden. Y la entropía en una empresa significa lo mismo: rápidamente se puede pasar del orden al desorden".
6. ESTRUCTURA, PATRÓN Y ESTADO ESTABLE
Las premisas de Maturana y Varela y Prigogine provocan una sucesión de términos que seguramente han desatado o provocarán interrogantes que exigen aclaraciones que alivien las inquietudes. Para no seguir remando en aguas extrañas, enseguida, se abordarán en forma escalonada. ¿Qué se entiende por estructura, patrón y estado estable?
Como la terminología se presta para equívocos, resulta estimulante sujetarlos, comprometerlos y separarlos de las ideas predominantes en los escenarios de la cotidianidad. Capra, (1999: 172) ilustra el concepto de estructura diciendo: "La estructura de un sistema es la corporeización física de su patrón de organización. Mientras que la descripción del patrón necesita una cartografía abstracta de relaciones, la descripción de la estructura implica la de sus componentes físicos presentes: sus formas, sus composiciones químicas, etc".
En el lenguaje coloquial el concepto de estructura se asocia con armadura, disposición de columnas y vigas, en fin, con lo rígido, lo inmóvil.
En este ambiente se asoma con un rostro renovado. Gallego (1999: 18) detalla una versión diferente: "La palabra estructura suele ser comprendida desde lo arquitectónico de las edificaciones; de ahí que se piense en términos de rigidez, y no es así. Recuérdese que dicho vocablo procede del latín struere, que significa construir, de manera que con ese término se alude a un constructo siempre en proceso de reconstrucción". Aun cuando la cita hace alusión al constructo, el concepto tiene en este contexto la misma validez. La estructura, formada por una secuencia de cambios estructurales, determina el comportamiento del sistema. Resulta despejado que no debe entenderse como compuesta por elementos inalterables, inflexibles, estrictos; en contraste, corresponde interpretar el concepto como flexible, maleable, modelable.
Ascendiendo al siguiente escalón se llega al concepto de patrón y, por supuesto, se hablará de patrón de organización. En el lenguaje de Capra (Op. cit.: 99) el patrón es una configuración de relaciones características de un determinado sistema; el concepto de modelo, expresión con la que se está más familiarizado es sinónimo de patrón.
Encajando las fichas del ajedrez donde corresponde, se diría: la organización de un sistema vivo es el conjunto de relaciones entre los componentes que lo caracterizan como perteneciente a una clase determinada; el patrón -la forma- revela la configuración de las relaciones y la estructura se refiere a las propias relaciones entre los componentes físicos; en últimas, la estructura es la manifestación física de la organización.
El patrón es algo inmaterial e irreductible; es lo que se esfuma cuando se disecciona el sistema. Los componentes permanecen, pero el arreglo de las relaciones entre ellos –el patrón- ha sido destruido y en consecuencia el organismo muere. Mientras al patrón concierne el ámbito de lo cualitativo, -cualidad-, a la estructura le es propio el cuantitativo -cantidad-. Entender bien la naturaleza del patrón es imprescindible para la comprensión de los sistemas vivos, puesto que las propiedades sistémicas emergen de una configuración de relaciones ordenadas.
La red es el patrón de organización común a todos los sistemas vivos. ¿Qué es una red? Es el común denominador en todos los sistemas.
Ahora se dirige la atención al concepto de estado estable que, de repente, puede no ser captado fácilmente debido al sentido con que se usa en el lenguaje común; para empeorar el DRAE tampoco ayuda. En la vigésima segunda edición -la más reciente- se lee: Estable: "Que se mantiene sin peligro de cambiar, caer o desaparecer. Que mantiene o recupera el equilibrio".
El espíritu que Prigogine le imprime es el de un estado que se mantiene alejado del equilibrio por períodos de tiempo prolongados lo que significa que conserva la misma estructura general a pesar del incesante flujo y cambio de componentes. Un sistema es estable cuando mantiene la misma estructura general a pesar del incesante flujo y cambio de componentes. Los organismos vivos se mantienen constantemente en un estado lejos del equilibrio, en el estado de vida. En los sistemas sociales lo denominaré "estado transitivo".
7. SISTEMAS NO LINEALES
Los sistemas dinámicos y, particularmente, el caos han custodiado celosamente el desentrañamiento de sus andazas subrepticias, negando a la ciencia la posibilidad de penetrarlos y descubrir sus desvaríos. Los intentos han dado frutos relativos, porque no han permitido descubrir las leyes que los rigen, todos los indicios apuntan a que cada fenómeno obedece a su propia lógica.
En el afán de avanzar gradualmente en el camino hasta salir del laberinto caótico se comenzará indagando el comportamiento de los sistemas no-lineales que son la antesala de los fenómenos caóticos: de la caología. Los sistemas lineales son obedientes y las alteraciones o fluctuaciones en las condiciones iniciales originan variaciones proporcionales en cualquier estado subsiguiente. Los no-lineales, son insurrectos, sediciosos e impredecibles, porque las variaciones que afecten a las condiciones iniciales no son proporcionales a las que se producen en los estados subsiguientes. Estos sistemas adquieren importancia por que, los fenómenos naturales y sociales de la vida real –paradójicamente- son inexorablemente no-lineales.
A la luz de estas apreciaciones se advierte que los sistemas caóticos son fenómenos inmanejables, más, centrando la atención en su comportamiento se puede respirar más tranquilo, porque según se ha venido registrando dan compás de espera. En el afán de esclarecer el comportamiento caótico el avance de las investigaciones ha llegado hasta establecer que se pueden generar utilizando modelos matemáticos lineales. Se enumerarán las características más significativas que se han logrado configurar acudiendo a esta estrategia:
a) Partiendo de ecuaciones deterministas se logran modelos de comportamiento inesperadamente plagados de riqueza y variedad. b) Un comportamiento aparentemente complejo y caótico puede generar estructuras ordenadas y hermosos patrones. Estas exclusividades dan la oportunidad para comprobar que el comportamiento de los sistemas caóticos no es totalmente aleatorio, más bien lucen un nivel más profundo de orden pautado. c) El comportamiento es completamente impredecible, aún cuando las ecuaciones sean determinísticas. d) Describen con frecuencia sistemas que portan en sus entresijos procesos de realimentación (feedback) autoreforzadora y son autoorganizadores. e) En los sistemas lineales, pequeños cambios producen pequeños efectos, en los no-lineales cambios aparentemente sin importancia pueden generar resultados espectaculares puesto que pueden ser repetidamente amplificados por la retroalimentación autorreforzadora. f) No son regidos por el principio de causalidad.
Capra (Op. cit.: 140) explica conceptos que es necesario tener bien claros para facilitar la comprensión. Un bucle de retroalimentación corresponde a una determinada clase de proceso no-lineal conocido como iteración (del latín iterare, repetir, reiterar) -multiplicar un término por sí mismo- y la retroalimentación –feedback- es la continua reabsorción de lo que ocurrió antes o, en otras palabras, en el que una función opera reiteradamente sobre sí misma.
Contrario a lo que comúnmente se admite los sistemas no-lineales predominan y se dejan sentir con manifestaciones que desconciertan. Krugman (Op. cit.: 7) los identifica en el sistema económico: "Muchos de los que están convencidos de que terremotos, embriones, ciclos y ciudades, tienen algo en común describen su campo como el estudio de la complejidad, basado en la apreciación de que los sistemas de feedback tienen propiedades sorprendentes. Si hay algo que los economistas dominan mucho mejor que los legos en la materia, es la tremenda complejidad del sistema económico y la importancia de los feedback".
La presencia de los sistemas no lineales se revela también en esta declaración de Rowan Gibson (Op. cit.: 7): "En realidad, la vida se compone de una serie de encuentros en los cuales un acontecimiento puede influir en los siguientes de una manera totalmente impredecible, e incluso devastadora". Y más adelante señala, (8): "Las carreteras son lineales y el pensamiento lineal no tiene sentido en un mundo no-lineal. En su lugar debemos hacer un salto intelectual de lo lineal a lo no-lineal, de lo conocido a lo desconocido, de la terra firma a la terra incógnita".
Indudablemente el caos era un elemento extraño en los negocios, ahora cuando ha sido reconocido por la ciencia aparece en muchos de los escenarios cotidianos de este ambiente. Rowan Gibson (Op. cit.: 7) toma una frase que Michael Crichton escribe en Jurassic Park: "La teoría del caos nos enseña que el concepto de linealidad que hemos dado por sentado en todo, desde la física hasta la ficción, es sencillamente inexistente. La linealidad es una manera artificial de considerar el mundo. La vida real no se compone de una serie de acontecimientos interconectados que tienen lugar uno después de otro como las perlas de un collar".
8. ORDEN POR FLUCTUACIONES, PUNTO DE BIFURCACIÓN Y ESTRUCTURAS DISIPATIVAS
Los hados adversos de la complejidad y el caos desencantan porque sin anunciarlo dan sorpresas impensadas. Ahora nuevamente asaltan con extraños comportamientos: las fluctuaciones, los puntos de bifurcación y las estructuras disipativas.
La puntualización de los conceptos de orden, desorden, caos, complejidad, entropía, red, patrón y estructura permiten adelantar al siguiente peldaño. La versión termodinámica contemporánea de Ilya Prigogine divisa un paisaje revolucionario no sólo más amplio sino de mayor alcance al previsto desde los sistemas abiertos propuestos por Ludwig von Bertalanffy, puesto que reconoció la presencia de inestabilidades en las que surgen nuevas estructuras de orden; esta contribución es de singular importancia porque en el centro de este enfoque reside la coexistencia entre estructura y cambio, quietud y movimiento.
Prigogine explica el funcionamiento de estas estructuras mediante una nueva interpretación que se distanció del paradigma clásico y la patentó con el nombre de orden por fluctuaciones y estructuras disipativas.
La denominación de estructuras disipativas contiene una paradoja, y se registra como contrasentido porque como se esbozó –cuando se trató la entropía- la disipación sugiere caos y disolución, al tiempo que la estructura insinúa orden.
Conviene poner sobre el tapete algunas nociones sobre las cuales ya se anduvo con el único propósito de apreciar cómo van encajando las piezas del rompecabezas. En la termodinámica clásica se abordan sistemas en equilibrio descritos por ecuaciones lineales, la disipación se asocia con pérdidas y, desde luego, se habla de estructuras en equilibrio.
La teoría de Prigogine rompe abruptamente los dogmas vigentes y reconoce la presencia de sistemas no-lineales y por lo tanto una termodinámica no-lineal que habla de estructuras disipativas donde la disipación es fuente orden.
Prigogine lanzó la primera versión de los sistemas autoorganizadores con el orden por fluctuaciones y las estructuras disipativas, cuando descubrió que los sistemas que operan lejos del equilibrio deben ser descritos con ecuaciones no-lineales. Demostró que a medida que los sistemas se alejan del equilibrio alcanzan un umbral crítico de inestabilidad en el que aparecen patrones de orden, o mejor, lejos del equilibrio emerge espontáneamente un comportamiento coherente: la autoorganización.
Conviene recordar que los sistemas que funcionan lejos del equilibrio son los abiertos, o, lo que es lo mismo, son organismos vivos.
Los sistemas vivos no se detienen en el estado estacionario sino que van más allá –se mantienen en un estado lejos del equilibrio- y bajo este régimen abandonan el comportamiento lineal observado y optan por el no-lineal, donde aparecen discontinuidades e inestabilidades. El estado estacionario predominante hasta entonces y que compatibilizaba con las pretensiones del entorno ya no es sostenible y las fluctuaciones espontáneas -antes condenadas a regresar- se amplifican aumentando el grado de dispersión –oscilaciones positivas o negativas- forzando el sistema a conseguir nuevos e imprevistos estados estables a través de los puntos de bifurcación; las bifurcaciones son, pues, una fuente de rotura de simetría. Entretanto, la entropía sigue aumentando; más el orden también surge en una proporción mayor.
Con el ánimo de contribuir a la comprensión del orden por fluctuaciones y las estructuras disipativas en la primera tentativa se planteará una descripción de todo el fenómeno y después se desdoblará en las partes constitutivas.
Intuitivamente se puede tener sentido de lo que son las fluctuaciones. Conectando con lo que en otros capítulos se tratará, tal vez las fluctuaciones de precio son el ejemplo más práctico para vender la idea. El precio de un producto puede cambiar: aumentar o disminuir. Esa variación es lo que se denomina fluctuación. ¿Pero cuándo la fluctuación –el cambio- no tiene importancia y puede despreciarse? ¿Cuándo sorprende?, o, más concretamente, ¿Cuándo se le da importancia a la fluctuación?
La idea principal gira alrededor de lo siguiente: como bien se recordará, cuando se abordo el tema de la entropía se habló de la presencia del estado estacionario. Este estado es una característica típica de los organismos vivos. Opera más allá del equilibrio y en este espacio las fluctuaciones son débiles y están condenadas a retornar, el sistema aparentemente es inmune a las desviaciones.
El estado estacionario es estable y por supuesto en estas condiciones el estado del sistema será estable. Prigogine (1997: 33) testifica: "Los sistemas dinámicos estables son aquellos en los que pequeñas modificaciones en las condiciones iniciales producen pequeños efectos. Pero para una clase muy basta de sistemas dinámicos dichas modificaciones se amplían con el tiempo".
En los sistemas vivos esta situación no se prolonga mucho en el tiempo. A partir de un umbral crítico surgen inestabilidades, las desviaciones sufren alteraciones severas que llegan a romper la región lineal y desde entonces ya no se puede garantizar la inmunidad del estado estacionario: se gesta el desorden. Surge el orden por fluctuaciones y este es el ambiente donde emergen los puntos de bifurcación y las estructuras disipativas.
Como preludio a la discusión de estas cuestiones es bueno tener presente que las fluctuaciones no las provoca el sistema caprichosamente. No debe pasar inadvertido que está conectado a un entorno que le impone condiciones y a las cuales tendrá que adaptarse si de sobrevivir se trata.
En ese proceso de adaptación es en donde surgen las ráfagas de entropía que lo perturban. El sistema está debatiéndose en medio de las encrespadas olas del entorno y tiene la premura de importar la cantidad de entropía negativa suficiente para neutralizar el flujo de entropía producido en los procesos internos y el que proviene del exterior.
De manera que el estado estacionario funciona a manera de un "flotador". Como es entendible el flotador ayuda a contrarrestar el efecto de las olas hasta cuando éstas son manejables, pero a partir de un punto crítico lo rebasan y ya no es capaz de cumplir su función.
En todo cuanto se ha dicho el sistema y el entorno han jugado un papel protagónico. Ahora llegó el momento de establecer distinciones. Se denota como entidad al sistema y lo mismo al entorno; por consiguiente tanto lo que se ha venido denominando sistema como lo que se ha venido señalando como entorno se reconocerán como entidades; algo más, como entidades autopoiésicas.
Ahora bien, no queda duda que el sistema está embebido en el sistema entorno. Ésta es una propiedad de las entidades autopoiésicas en donde se dan sistemas dentro de sistemas: hay niveles sistémicos. Son entidades: un órgano, un ser vivo, una empresa y la sociedad considerando las dos últimas como entidades autopiésicas de tercer orden siguiendo la catalogación de Maturana y Varela. Lo importante a establecer aquí es hasta dónde llegan las fronteras de la entidad sistema y de la entidad entorno.
Tratándose de sistemas las propiedades esenciales son propiedades del conjunto que ninguna de las partes tiene por sí sola. Capra (1999: 57) es contundente en este aspecto, "Las propiedades de las partes no son propiedades intrínsecas y sólo pueden entenderse desde el contexto del todo mayor. Por tanto, el pensamiento sistémico es un pensamiento contextual", lo cual debe entenderse como explicación en términos de contexto y por lo mismo está referida necesariamente al entorno.
Por otra parte, como ya se ha planteado, el pensamiento sistémico cambió el enfoque de las partes al todo, cambio que debe ser concebido también como el paso de objetos a relaciones. El sistema y el entorno conforman una sola entidad. A pesar de eso en forma metafórica y sólo en el intento de diferenciar se tratan como entidades distintas.
Desde el mecanicismo el mundo es una colección de objetos, mientras que en el enfoque sistémico –reticular- los objetos en si mismos son redes de relaciones inmersas en redes mayores, donde todos los elementos están relacionados con todos los demás; estas particularidades no hacen sino resaltar que en el pensamiento sistémico las relaciones tienen preferencia, son consideradas como esenciales, razón por la cual las fronteras entre entidades pasan a un segundo plano. Establecidas estas condiciones, no será motivo de preocupación decretar los límites que identifican a cada entidad. La pregunta clave es entonces, ¿Está separado el sistema del entorno? Y la respuesta es terminante: no se puede separar el sistema del entorno, porque dinámicamente todas las propiedades de uno y otro sólo surgen mientras permanezcan vinculadas; para que las propiedades puedan dinamizarse debe conservarse el cordón umbilical. Cuando el sistema se aísla del entorno se inhibe, por cuanto que ya no podrá exhibir las propiedades sistémicas.
Maturana (1996:114) aclara este planteamiento subrayando que entre sistema y entorno existe acoplamiento estructural:
Para un observador el organismo aparece como moviéndose adecuadamente en un medio cambiante, y él habla de aprendizaje. Es para él que los cambios estructurales que ocurren en el sistema nervioso parecen corresponderse a las circunstancias de las interacciones del organismo. Para el operar del sistema nervioso, en cambio, sólo hay una deriva estructural continua que sigue el curso en que en cada instante se conserva el acoplamiento estructural (adaptación) del organismo a su medio de interacción.
Casos que contribuyen a despejar estas ideas no se hacen esperar y provienen de la vida cotidiana, primero, porque hacen más comprensible el razonamiento; segundo, porque es una oportunidad para ir ambientando escenarios que aparecerán en capítulos futuros. Un ejemplo de actualidad apoya esta idea: la red de internet. ¿Será posible establecer en algún momento la frontera que existe entre su "computador" (el sistema) y los demás de la red (el entorno)? Se puede distinguir la entidad "computador" de la entidad entorno; esto es, el "computador" de todos los computadores conectados a la red y demás sistemas. Adviértase que se habla de distinguir, diferenciar una cosa de otra, no de separar ni aislar. Lo que se resalta es que sistema y entorno son entidades distintas.
Dos ejemplos más contribuyen a aclarar la concepción. En un mundo globalizado pero interconectado los proveedores están colgados a la red de la organización para enterarse del estado de los inventarios; ¿Podrá establecerse separación entre la empresa y el proveedor? Tom Peters (2005: 144) comenta que Ted Turner de la CNN, tiene obsesión desenfrenada por el internacionalismo al punto de multar a los empleados que pronuncien la palabra «extranjero».
Se debería hablar de «socios externos» como los llama David Kelly. Entiendo que la dificultad se cierne especialmente cuando la interconexión no es material. No es cuestión difícil establecer el nexo entre los nodos de la red de un pescador; más tal vez sea más comprometedor establecerla entre los clientes –entorno- y un supermercado –sistema-.
El comportamiento del orden por fluctuaciones y de las estructuras disipativas no puede menos que sorprender y sembrar inquietudes porque a primera impresión abre incógnitas que despiertan mayores interrogantes que los que se pretendían descifrar, tales como: a) ¿Cómo se transforma el desorden en orden? b) ¿Cómo evolucionan de un estado a otro? c) ¿Cómo se desencadenan las estructuras disipativas? d) ¿Por qué se elige un estado particular y no otro? e) ¿Por qué reacciona el sistema? Enseguida se intenta responder estos interrogantes.
a) ¿Cómo puede transformarse el desorden en orden? Se trata de advertir cómo las fluctuaciones son capaces de transformar el desorden en orden. En plata blanca es uno de esos comportamientos que despierta perplejidad porque se empina como un reto inaccesible para la intuición y ni la más audaz suspicacia puede alcanzar a percibirlo.
Con todo, Nicolis y Prigogine (Op. cit.: 59) son categóricos cuando al definir la complejidad dejan entrever la naturaleza de este tipo de fenómenos:
La complejidad es uno de esos conceptos cuya definición corresponde esencialmente a los problemas que genera. Lo que sabemos entre tanto es que una de las propiedades esenciales del comportamiento complejo consiste en la capacidad de llevar a cabo transiciones entre diversas formas de comportamiento. Se trata de sistemas en los que la evolución, y por ello también la historia juegan (o han jugado) un papel esencial en cuanto al comportamiento observado.
Estas propiedades son las que denotan como "fenómenos de transición" (60).
Y Prigogine (1994: 217) traduciendo a Monod avala que: "El azar extrae la criatura viviente del orden inanimado de la naturaleza y lo transforma en un ser viviente al que se le concede un tiempo al borde del Universo en el cual representa una particularidad arbitraria".
Descendiendo al lenguaje cotidiano el efecto se debe a las propiedades emergentes. Como ya se ha dejado sentado bajo el influjo de las propiedades emergentes surgen transiciones en medio de las cuales los sistemas asumen comportamientos inteligentes que garantizan compatibilizar el sistema con el entorno.
b) ¿Cómo evoluciona el sistema de un estado a otro? Los sistemas no-lineales estructuralmente inestables exhiben puntos críticos de inestabilidad -cuando las variables asumen valores que van más allá del umbral- en los que se desencadena el punto de bifurcación.
En el mar del "orden por fluctuaciones" vagabundean los puntos de bifurcación. Como ya se dijo en el estado estacionario las fluctuaciones están condenadas a regresar, que la rama termodinámica es estable hasta un umbral más allá del cual el sistema se torna inestable y a partir del cual entra a navegar en el "orden por fluctuaciones", en donde una perturbación cualquiera acabará por desestabilizar el sistema y se amplificará hasta alcanzar un nuevo estado.
Desde la perspectiva del paradigma de la complejidad, el orden por fluctuaciones consigue explicación a través de la autorreferencia que se constituye en un concepto cardinal en la teoría de sistemas. La autorreferencia indica la capacidad que tienen los sistemas de autoobservarse, propiedad que los faculta para autoorganizarse.
El punto de bifurcación es en palabras llanas un salto del sistema. Y así lo describe Prigogine (Op. cit.:192); "Llamamos bifurcación al punto crítico a partir del cual se hace posible un nuevo estado. Los puntos de inestabilidad alrededor de los cuales una perturbación infinitesimal es suficiente para determinar el régimen de funcionamiento macroscópico de un sistema, son puntos de bifurcación". Una vez el sistema alcance a estabilizarse se convertirá en un objeto histórico en el sentido de que de esta elección crítica dependerá la totalidad de su desarrollo posterior. Después del punto de bifurcación surgen nuevamente estados estables que están sentenciados a correr la misma suerte del que los precedió.
En general en el transcurso de la evolución se desencadenará una sucesión de bifurcaciones, en medio de las cuales coexisten zonas deterministas (entre bifurcaciones) y puntos con comportamiento probabilista (los puntos de bifurcación).
En el punto de bifurcación aparece repentinamente un desvío por el que el sistema se encamina en una nueva dirección; el sistema cambia abruptamente y aparecen de repente nuevas formas de orden. Las bifurcaciones son provocadas por fluctuaciones insignificantes que si se producen en un momento oportuno terminan por desestabilizar el sistema inestable.
Entretanto, la estructura disipativa se mantiene alejada del equilibrio y puede incluso alejarse más y más mediante una serie de bifurcaciones. El punto de bifurcación es el salto a una nueva estabilidad en la que la estructura disipativa "trasciende", se "empina" a un nuevo estado de orden o "desciende", se "descuelga" por el despeñadero del desorden: es un hito en la evolución del sistema.
Cuando el sistema se acerca al punto de bifurcación se comporta como un todo, correlacionándose regiones separadas por distancias macroscópicas y la velocidades de las reacciones son interdependientes teniendo los acontecimientos locales repercusión a través de todo el sistema. Este fenómeno desafía la perspicacia por cuanto que el caos indiferente del equilibrio ahora se convierte en un caos activo que potencialmente será fuente de nuevas estructuras.
Otro comportamiento de las fluctuaciones es que no pueden apoderarse de todo el sistema en el primer intento. Se establecerán primero en una región limitada y dependiendo del tamaño de las fluctuaciones en esta región con respecto a un cierto valor crítico la fluctuación bien se amortiguará o propagará a todo el sistema. A este fenómeno Prigogine (Ibid.: 203) lo denomina nucleación.
En estos casos como el sistema está configurado por infinidad de elementos en interacción y por fuerzas de corto alcance se comporta como un todo, como si cada molécula estuviera "informada" del estado del conjunto por efecto de las correlaciones.
Estos comportamientos típicos de los sistemas complejos inducen a preguntarse, ¿Cómo pueden existir sistemas tan complejos como las organizaciones ecológicas o humanas? ¿Cómo se las arreglan para evitar el caos permanente?
La bifurcación es el punto que evidencia la rebeldía del sistema, donde aparentemente se "desquicia", "se sale de sus casillas", "se sale de juicio", abandonando el curso andado hasta entonces y se enrumba hacia un nuevo itinerario que es consecuente con su historia o, más claro, con bifurcaciones pasadas, que tuvieron lugar en cierta ocasión en un punto crítico y que continúan teniendo efecto sobre el desarrollo posterior del sistema. Por el hecho de recordar, de estar referido a bifurcaciones pasadas en el momento de producirse la bifurcación, se dice que los sistemas tienen "memoria".
En el desenlace de la bifurcación actúan al unísono causalidad y azar. La presencia del azar en estas circunstancias es un evento nuevo en la teoría de la complejidad que debe llamar poderosamente la atención. Se presentan, pues, dos conceptos nuevos, historia y azar, que reclaman aclaración.
Cuando se desata un punto de bifurcación emerge en el sistema un elemento de indeterminación que hace que el comportamiento del mismo sea totalmente impredecible y pueden surgir nuevas formas de orden y complejidad más elevados. De este modo el surgimiento del orden –la autoorganización- es la resultante de efectos combinados del no-equilibrio, la irreversibilidad, los bucles de realimentación y la inestabilidad.
El otro concepto, el de historia, en resumidas cuentas, no es más que un diagrama que muestra el camino que configuran los distintos puntos de bifurcación que ha sufrido el sistema en su devenir.
Es inevitable hacer la explicación que sigue para no correr el riesgo de dejarse incitar por el significado tradicional de historia. Cabe recordar que el paradigma newtoniano reviste la forma del "principio de causalidad" según el cual en el mundo físico nada es fortuito, todo es previsible, todo fenómeno tiene una causa que le precede necesariamente, por lo mismo, si se conoce la causa se puede conocer el efecto, nada se pierde, nada se crea, la causa es conservada en el efecto.
Según la nueva visión si bien un estado proviene de estados evolutivos anteriores las propiedades que asuma en un momento determinado de su evolución no pueden ser explicadas ni previstas simplemente deduciéndolas de las propiedades, leyes o fenómenos de los estados previos de los cuales proviene. En este sentido la historia no es plana, exhibe caprichosas discontinuidades.
La manera como se relata la historia llama a confundir la forma como se enhebra. Los acontecimientos se cuentan unos detrás de otros tanto como si unos fueran efecto de otros y formando una cadeneta o como se alinean los clientes alrededor de la caja de pago de un supermercado. Ahora, ¿Cómo se produjeron? ¿Acaso, siguiendo el desarrollo acompasado de los acontecimientos o por el contrario se presentaron sorpresas, sucesos imprevistos e intempestivos, que forzaron a cambiar inesperadamente el rumbo previsto?
En opinión de Michel Foucault (2000: 46), "La historia 'efectiva' se distingue de la de los historiadores en que no se apoya en ninguna constancia. La historia será 'efectiva' en la medida que introduzca lo discontinuo en nuestro propio ser". Salta a la vista que el pensamiento de Foucault reconoce en la forma como se configura la historia la presencia de discontinuidades o causas no explicables y con ello, de paso, contribuye a derrumbar la hegemonía del mecanicismo como único agente generador del futuro. Claro está que mientras Foucault se refiere a hechos aquí tiene que ver con sucesos concretos.
En los puntos de bifurcación el sistema abandona repentina y abruptamente el comportamiento hasta entonces observando y se desvía hacia una u otra ruta. Ninguna de las vías es previsible, el camino a seguir está en función de los antecedentes del sistema y de las condiciones externas.
Bajo esta premisa se da por sentado que no siempre un sistema está condenado a desaparecer, porque las estructuras disipativas le ofrecen mecanismos que o bien precipitan su desaparición o por el contrario amortiguan los embates críticos y logran buscar nuevas formas de organización que garanticen la supervivencia; en cualquier caso, el desorden siempre actúa como un estado que atrae, que empuja a los sistemas, aún en los momentos de pleno apogeo.
Los puntos de bifurcación se pueden explicar con un idioma más espontáneo, menos comprometido con la técnica. Expresado en términos del lenguaje cotidiano se trata de un conflicto en el que el sistema se ve obligado a decidir para sobrevivir.
El trance surge porque se ha desencadenado un desentendimiento en el sistema internamente o entre la forma como está operando y las exigencias que el entorno demanda -o ambas al tiempo-, se produce lo que en el lenguaje de Nicolis y Prigogine (Op. cit.: 27) se denomina ruptura de simetría. La consecuencia inmediata es que la entropía se incrementa y el sistema comienza a detectar que está extenuado que no es capaz de capear el temporal -está exánime, corre el riesgo de extinguirse- y se ve forzado a alejarse del área de la tormenta a buscar refugio, o, desaparecer.
¿Cómo escapa? Tomando del mismo entorno mayor entropía o mejor información -para re-conectarse con el entorno- que lo acomode en el nuevo contexto; y, sólo tiene dos alternativas: entregarse y perecer o buscar nuevas posibilidades de protección que compatibilicen con las nuevas exigencias que está enfrentando. Ejemplos abundan para ilustrar esta circunstancia. Para sintonizar con lo que más adelante se propondrá, el caso más elocuente es la incursión de un nuevo competidor que penetra de improviso al mercado, al que se hará referencia cuando se aborden los aspectos de gestión o los estrictamente económicos.
Volviendo a la teoría es preciso tener en cuenta que al apartarse aún más el sistema del equilibrio se pueden producir nuevas bifurcaciones que estarán indisolublemente asociadas al caos y el comportamiento del sistema se tornará entonces errático y sensible a las condiciones iniciales. En pocas palabras, la distancia respecto del equilibrio es un parámetro esencial para describir el comportamiento de los organismos vivos.
c) ¿Cómo se desencadenan las estructuras disipativas? Las estructuras disipativas son ejemplos de desequilibrio y autoorganización. Como recién se comentó, los sistemas vivos se mantienen en estado estable alejados del equilibrio y mientras se amparen en ese estado, de múltiples y misteriosas maneras conservan la misma estructura a pesar del incesante cambio o, formulado de forma más terminante, combinan la estabilidad de la estructura con la fluidez del cambio. Los procesos irreversibles proporcionan la aparición de coherencias lejos del equilibrio y son reflejo de la paradoja de cómo del desorden surge el orden. Repitiendo con Prigogine las estructuras disipativas son "islas de orden en un mar de desorden", manteniendo e incluso aumentando su orden a expensas del creciente desorden del entorno.
Prigogine (1997: 72) explica: "Allende el primer punto de bifurcación se produce un conjunto de fenómenos nuevos. Hemos designado estas nuevas organizaciones espacio-temporales con el término "estructuras disipativas". A partir de ese instante la disipación ya no es solo fuente de desorden sino que genera asimismo orden; el predominio del orden se debe a que fluye en mayor proporción que el desorden: es evidente que surge un proceso de autoorganización.
Ya se ha adelantado que las estructuras disipativas se generan en el orden por fluctuaciones. El efecto de las fluctuaciones los patentiza Prigogine (1994: 206) apuntando:
Esta sensibilidad de los estados de no-equilibrio no solamente a las fluctuaciones generadas por su actividad interna, sino también a aquellas procedentes de su entorno, reafirman la idea de que las estructuras disipativas son en cierto sentido 'traducciones' de los flujos que las alimentan. No es, por tanto, extraño descubrir una 'organización adaptativa' de la actividad del sistema como una función de las condiciones de contorno fluctuantes, ya que esto no es sino un aspecto más de su participación en su propio entorno.
Cuando se trazaron las primeras líneas de este trabajo se recordó que Aristóteles fue el primer filósofo que habló de autoorganización; esta idea permaneció latente y desde entonces ha sido interpretada en diferentes contextos. Durante los años setenta y ochenta investigadores como Prigogine y Maturana y Varela, entre otros, la redefinieron y consiguieron nuevos atributos que se constituyeron en los pilares sobre los que ahora descansa la emergente teoría de los sistemas vivos. Más recientemente Stuart Kauffman también ha incursionado en este campo.
En primer lugar reconocieron la capacidad de creación de nuevas estructuras y nuevos modelos de comportamiento en el proceso de desarrollo, aprendizaje y evolución; segundo, registraron que los modelos de autoorganización se refieren a sistemas abiertos operando lejos del equilibrio y la tercera cualidad que revelaron de esos modelos de autoorganización fue la interconectividad no-lineal de los componentes del sistema. La autoorganización es el fenómeno en el que surge espontáneamente el orden.
El concepto de autoorganización se clarifica con este experimento de Per Bak y sus colegas (Kauffman, Op. cit.: 45) que lo denominan «el montón de arena» de Bak y la «criticalidad organizada». El experimento consiste en derramar arena desde lo alto sobre la mesa.
El espectador podrá advertir que cuando se derrama arena sobre la mesa se va amontonando gradualmente hasta que los flancos alcanzan un cierto ángulo de reposo, después del cual comienzan a producirse avalanchas. Si se continúa echando arena seguirán las avalanchas pero moderadas. A partir de algún momento crítico se producirán avalanchas más frecuentes de mayor alcance hasta caen fuera de la mesa. Es «crítico» porque las avalanchas pueden ocurrir a cualquier escala y «autoorganizado» porque el sistema se ajusta a sí mismo hasta alcanzar el estado crítico.
En la sociedad se consiguen innumerables ejemplos de autoorganización. Un ejemplo que ya ha sido utilizado en otros escenarios basta. Cuando ingresan los alumnos de un curso por primera vez al salón se organizan de una manera caótica; pero una vez que comienzan a familiarizarse se van formando grupos. Tal vez inicialmente los hombres formen un grupo y las mujeres otro. Posteriormente pueden irse ordenando obedeciendo distintos patrones.
Por ejemplo, es posible que se organicen tomando como referencia los barrios donde viven. Después otros serán los patrones. Por ejemplo, formarán un grupo quienes gusten de las matemáticas, otro a quines les llama la atención los idiomas y otro quienes prefieren las sociales. En todos estos casos se han dado muestras de autoorganización porque nadie las propició, se dieron automáticamente.
Casi antes de comenzar el libro Investigaciones, Stuart Kauffman, (Op. cit.: 9) presenta esta cita de Immanuel Kant: "Así pues, un ente organizado no es una simple máquina, caracterizada por tener la capacidad de movimiento, sino algo que alberga en sí mismo una energía formativa autoprogramadora que se transmite a los materiales que lo constituyen y que éstos no poseen por sí solos, tal organización no puede ser deducida de la mera facultad mecánica del movimiento".
Capra (Op. cit.: 103) resume estas particularidades abonando que "autoorganización es la aparición espontánea de nuevas estructuras y nuevos modos de comportamiento en sistemas lejos del equilibrio, caracterizada por bucles de retroalimentación internos y descrita matemáticamente en términos de ecuaciones no-lineales". Naturalmente, los atributos que se han reseñado son en la práctica "propiedades emergentes" que exhiben los sistemas en el proceso de evolución.
El concepto de autoorganización se originó en el reconocimiento de la red como patrón general de vida, redefinido por Maturana y Varela en su concepto de autopoiesis. Si ante fluctuaciones -internas- o perturbaciones -externas- aleatorias, el sistema, en lugar de dejarse arrastrar y quedar al garete, destruido o desorganizado, reacciona con aumento de complejidad, se perfila como autoorganizador.
Maturana y Varela (1995:70) acuñaron el término autopoiesis, para referirse a ese atributo y así lo establecieron: "la organización autopoiética significa simplemente procesos concatenados de una manera específica tal que los procesos concatenados producen los componentes que constituyen y especifican al sistema como una unidad". Como suele ocurrir frecuentemente Capra (Op. cit.:116) interpreta atinadamente a los autores: "La autopoiesis es una red de procesos de producción, en la que la función de cada componente es participar en la producción o transformación de otros componentes de la red. De este modo toda la red «se hace a sí misma» continuamente".
La primera impresión que provoca la siguiente versión de Capra (Ibid.: 181) es que no son compatibles las concepciones de Maturana y Varela y Prigogine. "Cuando Maturana y Varela describen el patrón de organización como red autopoiésica, ponen énfasis en la clausura organizativa de dicho patrón. Como contraste cuando Prigogine describe la estructura de un sistema vivo como una estructura disipativa, enfatiza la apertura de esta estructura al flujo de materia y energía".
El aparente distanciamiento entre Maturana y Varela y Prigogine surge porque en la teoría tradicional, que es la más difundida, se da por sentado que el entorno es quien determina los cambios en el sistema; esta concepción implica que la organización es claramente un sistema abierto en continua interacción con el contexto transformando las entradas –inputs- en salidas –outputs- como el medio para sobrevivir. Esta idea ya enraizada es la que es desafiada por la teoría de Maturana y Varela, quienes sostienen como acaba de verse que todos los sistemas vivos son organizaciones cerradas, sistemas autónomos de interacción, exhiben circularidad operacional y se autorreferencian.
No consigo explicación para que el desencuentro se abra paso, por el contrario, estimo que las dos concepciones son congruentes y, es más, complementarias. Puntualizo.
La autopoiésis implica que los componentes son producidos por otros componentes de la red, por lo mismo, el sistema es organizativamente cerrado, aun cuando es abierto a los flujos de materia y energía. La clausura organizativa es una cualidad inherente de los sistemas vivos y la que los consolida como autoorganizadores, por cuanto que su orden y comportamiento no son impuestos desde el exterior sino determinados por el mismo sistema.
En otro lenguaje, los sistemas vivos son autónomos. La autonomía no significa que estén aislados del exterior; por el contrario, están en permanente intercambio de materia y energía con el exterior, pero la interacción no determina su organización. Por eso se dice que son autoorganizadores. Hilando delgado se advierte que el enfoque de Maturana y Varela es mecanicista.
Desde la otra posición Prigogine cataloga como abiertos a los sistemas vivos. Aun cuando puede aparecer algún vestigio de desacuerdo en el fondo no se da por cuanto que se refieren a contextos diferentes de la organización de los sistemas. Prigogine resalta las estructuras disipativas como mecanismos del sistema para intercambiar con el entorno materia y energía; al tiempo que Maturana y Varela (1996: 50) se refieren al cierre operacional para significar que el sistema es autónomo por cuanto determina su propia organización descartando la injerencia del entorno, "En estas interacciones la estructura del medio sólo gatilla los cambios estructurales de las unidades autopoiéticas (no los determina ni instruye) y viceversa para el medio. El resultado será una historia de mutuos cambios estructurales concordantes mientras no se desintegren: habrá acoplamiento estructural".
Cuando se presta atención a estas descripciones se palpa que las relaciones del sistema con su entorno son al fin y al cabo una reflexión de su propia organización. El sistema interactúa con el entorno de forma que contribuya a su propia auto-producción, y en consecuencia en diferentes niveles están coproducidos.
Con estas precisiones, se pretende dejar claramente establecido que un sistema vivo es a la vez abierto estructuralmente y cerrado organizativamente, o, considerado dinámicamente, los organismos vivos son sistemas energéticamente abiertos pero organizacionalmente cerrados.
En suma, las estructuras disipativas que nacen en medio de un orden inestable y el azar llegan a ser lejos del equilibrio fuentes de orden. De manera similar, cabe atestiguar que quebrantando las concepciones tradicionales, paradójicamente el caos es fuente de orden, el desorden es fecundo. En palabras de Nietzsche, "Nadie sin un caos dentro de sí puede dar a luz una estrella danzante".
Entre la colección de ideas que han surgido alrededor de la autopoiesis aparece una nueva propuesta: la sociopoiesis. Gibert (Moebio No. 22) se imagina que podría interpretarse como "organización de lo social". Siguiendo la línea de orientación de Maturana y Varela desde nuestra perspectiva se denominaría más bien "construcción de la sociedad", o, "constitución de la sociedad. En otro título se hará referencia a esta importante propuesta.
d) Ahora concierne correr la cortina para enterarse de ¿Por qué se elige un estado particular y no otro? Elegir una solución entre varias sugiere un proceso de decisión, que implicaría un estado de conciencia. En este caso, una vez el sistema llegue al punto de bifurcación puede "elegir" entre varios caminos posibles, ninguno de los cuales será previsible. El estado que resulte elegido en el punto de bifurcación es hijo legítimo del azar y dependerá del diagrama de bifurcaciones y el azar.
Este aspecto es digno de relevar.
Se colegirá que la connotación de elección es simplemente metafórica. Desde luego, es lógico presumir que todo estado proviene de estados evolutivos anteriores, a pesar de eso la explicación de la elección no será posible deducirla completamente de las propiedades o leyes de los estados previos porque en los sistemas dinámicos no rige el principio de causalidad solamente sino que clandestinamente también se entromete el azar, y, por tanto la indeterminación. La casualidad es la única que decide qué rumbó tomará.
El azar acusa la presencia del poder innovador del sistema en el proceso. En toda forma, recorrerá el diagrama de bifurcaciones siguiendo un camino lo que constituye, propiamente hablando, la historia del sistema; sin olvidar que el determinismo de las ecuaciones y el azar de las fluctuaciones están, en este caso, asociados inseparablemente.
Para evitar tentaciones relacionadas con la tendencia generalizada a sostener que el futuro estaría condicionado por el pasado, conviene acordarse de Neils Bohr en este pasaje de Nicolis y Prigogine, (Op. cit.: 14): "Para emplear una imagen conocida debida a Neils Bohr: «Sabemos que somos a la vez actores y espectadores, no sólo en las ciencias humanas sino también en la física. En lugar de construir un mundo en el que el pasado condiciona el futuro, pasamos a un mundo cuyo futuro está abierto, en el que el tiempo juega un papel constructivo»".
Una metáfora llega como anillo al dedo para aclarar por qué se elige un estado particular. Suponga que se desplaza por el cauce de un río como un corcho que, cabeceándose, se deja arrastrar por la corriente. Todo cuanto suceda está supeditado al rumbo de ese río, más cuando se llega a uno de sus tres afluentes no es previsible definir cuál afluente se elegirá, todo dependerá de la fuerza y orientación de las corrientes que predominen en ese instante.
Cualquiera tiene la posibilidad de ser preferido. Una vez se elige un afluente particular, que tiene a su vez otras desembocaduras, se entrará nuevamente en una situación análoga. El devenir de ahí en adelante estará limitado a lo que acontezca al llegar a definir el nuevo estuario, luego, el futuro será impredecible, porque no hay forma de pronosticar cuando llegue el momento, qué desagüe se elegirá. Pero cualquier desembocadura que se elija estará condicionada por la que se sobrepasó previamente.
e) Persiste la última pregunta, ¿Por que reacciona el sistema? Ya lo adelantó Prigogine, las estructuras disipativas "traducen" los flujos que alimentan. Aun cuando esta visión se muestra naturalmente explicativa, Varela (1998: 87-113) ofrece una versión semejante utilizando un término de su propia cosecha que bautiza con el nombre de enactuación. Interpreto la enacción (Varela, 1998: 89) –"puesta en acto"- como una característica que le otorga al sistema la disposición para permanecer alerta e interconectado con el entorno para elegir el estado que le ofrezca mayores posibilidades de sobrevivir, para lo cual tendrá necesariamente que "traducir", "darse cuenta" o "intuir" cómo compatibiliza las fluctuaciones internas y las perturbaciones externas con los desafíos del entorno. Se aplaza la discusión de la enactuación para el capítulo que tratará sobre los seres vivos.
Esta concepción la fortalece Varela (1997: 238) con un argumento más explícito: "En consecuencia, la cognición ya no se encara como resolución de problemas a partir de representaciones; en cambio, la cognición en su sentido más abarcador consiste en la enactuación de un mundo -en hacer emerger un mundo- mediante una historia viable de acoplamiento estructural".
Después que el sistema se sitúa en el estado que la causalidad y el azar han "elegido" entra bajo la influencia de un atractor. ¿Qué es un atractor?, es la inquietud que se resolverá en una sección posterior.
Ahora que ya hay conciencia de cómo evolucionan los sistemas resulta evidente que el desorden, el caos y la complejidad juegan un papel fundamental y dejan claro que predecir el futuro no es cuestión que pueda dejarse en manos solamente del razonamiento lógico. Y los gurús de las ciencias económicas no cesan de pregonarlo.
La visión biológica la destaca Kevin Kelly (Op. cit.: 299): "Durante mucho tiempo se ha hablado de instituciones y organizaciones como si fueran algo biológico, como si fueran un organismo vivo. De modo que la noción de analogía biológica no es nada nueva. Lo que es nuevo es la exactitud con que podemos ver esa metáfora resuelta, cuando antes era sólo poesía".
La presencia de la autoorganización en la economía y la organización como propiedad emergente no es invento de hoy y así lo subrayan quienes la han reconocido.
Paul Krugman (1997: 8) comenta:
Cuando Adams Smith escribe que el mercado conduce a los que en él participan "como una mano invisible" hacia un resultado que nadie perseguía, ¿de qué nos está hablando sino de propiedad emergente? Y los ejemplos de emergencia abundan en teoría económica: no hay más que fijarse en que los mercados competitivos, en los que cada individuo se afana únicamente en provecho propio, actúan como si los que participan en ellos estuvieran aunando sus esfuerzos con el fin de maximizar el total del excedente del consumidor y productor, conceptos que por lo general desconocen.
Gareth Morgan (Op. cit.: 232) piensa que: "El reto presentado por la teoría de la autopoiesis es comprender cómo las organizaciones cambian y se transforman a sí mismas a lo largo del tiempo con su entorno y desarrollar fórmulas de organización que favorezcan la clase de evolución abierta".
Krugman (Op.cit.: 10) enfatiza el papel de la autoorganización en la economía: "Sin embargo, tengo que decir que, en economía, también existen procesos que generan una autoorganización temporal, y me estoy refiriendo al ciclo económico, a los impulsos de expansión y contracción que rodean cualquier tendencia relativamente estable de largo alcance. (Pues no, no creo en las fluctuaciones de Kondratieff)".
La autoorganización en los sistemas sociales tampoco es una novedad. Alvarez y Campo (2000: 131-158) muestran cómo se generan en la sociedad el orden por fluctuaciones y los puntos de bifurcación. Un ejemplo sirve para confirmarlo: "Denominamos `efecto eco´ lo que en el mundo de las ciencias de la complejidad se conoce con el nombre de `efecto mariposa´. Cualquier intento bueno o malo consigue replicarse. Los esfuerzos que logran resultados visibles son imitados rápidamente. Cuando una cuadra –por ejemplo- consigue algún resultado que redunda en su mejor estar, pronto será remedado por otras cuadras o barrios".
Para Gareth Morgan (Op. cit.: 236) la autoorganización alcanza su real sentido en estas circunstancias: Tras "Mutaciones al azar en la naturaleza y sucesos accidentales en la vida social, y dadas unas circunstancias favorables, se inicia un proceso ampliable de autoorganización en los cuales las retroacciones positivas y negativas interactúan para producir modelos cambiantes que pueden, en cierto punto, convertirse en formas estables".
Cuando a Peter Senge (Gurusonline), se le preguntó sobre la relación entre el medio ambiente y la envolvente social respondió:
Hay que reconocer que la organización es un sistema vivo y que existe dentro de otros sistemas vivos mayores, en este caso, el ecosistema de la sociedad. Para que los sistemas sean saludables, tiene que haber reciprocidad entre estos. Esa es la condición básica de cualquier sistema natural. Por ejemplo, el cáncer es un sistema vivo que destruye a su huésped, un sistema vivo mucho más grande. Después de un tiempo, el cáncer termina, porque dura hasta que acaba con el otro mayor. Así actúan la mayor parte de las empresas hoy día.
La afirmación de Senge de que la organización es un sistema vivo la ratifica Kevin Kelly (Op. cit.: 314): "También es este un principio verdadero de la economía. Lo más curioso sobre los sistemas abiertos –llamados vivisistemas- es que cada nuevo negocio adicional que aparezca creará el entorno para el próximo negocio que venga. De manera que no es un juego de resultado cero –donde cada negocio provoca la muerte de otro- sino lo contrario. Cuantos más negocios haya alrededor, más espacio habrá para nuevos negocios".
La diferencia que subsiste entre los sistemas naturales y el sistema social la relata Gareth Morgan (1991: 53): "En la naturaleza observamos que los organismos están dotados con un armonioso patrón o modelo de relaciones internas y externas como resultado de la evolución.
En las organizaciones, sin embargo, el grado de armonía interno y de competición con el entorno es un producto de las decisiones, acciones y omisiones humanas, de tal suerte que el conflicto y la incongruencia son la norma".
Las causas irreconocibles en la complejidad y el caos las describen Collins y Porras (1995: 51): "Del mismo modo pedimos a usted que vea el éxito de las compañías visionarias, por lo menos en parte, como derivado de los procesos subyacentes y la dinámica fundamental incrustada en la organización, y no principalmente como resultado de una sola gran idea o de algún gran visionario o semidios que todo lo sabía y que tomó las decisiones, que tenía gran carisma y dirigía con gran autoridad".
La incertidumbre que se cierne sobre el futuro en economía y administración es el pan de cada día; a tal punto que se consideran como circunstancias normales, a pesar de eso no deja de causar dolores de cabeza.
Gary Hamel (1997: 98) expresa: "Durante muchos años, hemos seguido un enfoque equivocado al pensar en el futuro. El enfoque primordial era predecir y tratar de identificar un futuro particular más que de desarrollar un sentido profundo de `discontinuidades´ -las cosas que están impulsando el cambio, o que potencialmente podrían ser canalizadas para impulsarlo".
Charles Handy (Op. cit.: 28) previene:
En los días que corren casi nada es seguro. En los viejos tiempos, cuando las organizaciones eran más jóvenes, había el sentimiento de que a su debido tiempo llegaríamos a algún tipo de ley científica sobre las organizaciones. Las compañías tendrían éxito porque podrían predecir el futuro y, hasta cierto punto, incluso manejarlo. Por ello entonces diseñamos y construimos muestras organizaciones sobre las premisas de la planeación, la predictibilidad y el control. Solíamos utilizar palabras como planear, operar, controlar, medir. Pero en mi concepto, todas esas palabras ya no pueden utilizarse en el presente.
El Equipo Change Integration de Price Waterhouse (1996: 10) hace caer en cuenta que:
La vía para resolver este problema no era el de ... las técnicas (perfectas) ... Las fuerzas que intervienen son demasiadas como para proporcionar el pronóstico correcto. El futuro ya no es estable; se ha convertido en un blanco móvil. De los comportamientos pasados no puede sacarse ninguna respuesta correcta. El mejor enfoque ... consiste en aceptar la incertidumbre, tratar de entenderla e integrarla en nuestro razonamiento. La incertidumbre no es hoy una simple desviación temporal con respecto a una previsión razonable; es una característica estructural básica del medio.
El papel de la red lo acentúa Kevin Kelly (Op. cit.: 310):
Las corporaciones virtuales son organizaciones en las que –cuando las examinamos de cerca-, encontramos que no hay nada en casa. Es sólo un esqueleto de procesos, y la mayoría del trabajo se lleva a cabo contratando con otras compañías, las cuales, a su vez, contratan una parte de ese trabajo con otras. Intentar dibujar un diagrama de la organización sería una tarea muy difícil porque no se ve con claridad quién hace realmente el trabajo o a quién pertenece el trabajo.
El comportamiento de la economía lo grafica Ormerod (Op. cit.: 267):
En un sistema no lineal complejo como el que rige la macroconducta de la economías modernas, existen verdaderos valores umbral de los diferentes factores en el sistema por encima o por debajo de los cuales la conducta del sistema en su conjunto se transforma espectacularmente en un corto espacio de tiempo. Por ejemplo, como hemos visto, una vez la verdadera y subyacente relación entre inflación y paro está identificada, el potencial para tales modificaciones puede ser contemplado como una parte fundamental del sistema.
9. AGENTE AUTÓNOMO Y ORGANIZACIONES PROPAGATIVAS
Probablemente si se dispusiera de una fórmula mágica que paralizara la vanguardia del conocimiento se podría quedar contento con los logros alcanzados por Maturana y Varela y Prigogine; pero el avance no se detiene y a diario aparecen nuevas interpretaciones y propuestas que dejan impávido al más prevenido. Stuart Kauffman extiende una invitación en su libro Investigaciones que si bien es congruente con las dominantes también presenta matices que la distancian. Aquí se recogen los aportes que se considera enfatizan los conceptos que interesan.
El principal aspecto sobre el cual trabajó es el que denomina agente autónomo. Para explicar la noción se desliza a través de reiteradas tentativas hasta llegar a la que considera fundamental. El objetivo que lo estimula es conseguir una definición adecuada de organización que vaya más allá de los conceptos de materia, energía, entropía e información porque con esos elementos todavía no se ha llegado a descubrir lo esencial del concepto, todavía falta algo.
En el primer intento Kauffman (2003, 13) entra de lleno diciendo, "Llamemos «agente autónomo» a todo sistema capaz de actuar en su propio interés en un entorno dado". A renglón seguido se pregunta: "¿qué es lo que hace que un sistema físico se convierta en un agente autónomo?" Y cree que con la concepción del concepto de agente autónomo ha encontrado la verdadera definición de la vida misma. Luego propone (21): "Un agente autónomo es un sistema autorreproductor capaz de desarrollar al menos un ciclo de trabajo termodinámico".
Avanzando en la exploración manifiesta (152):"Hemos llegado hasta aquí: un agente autónomo, o un conjunto de ellos en un entorno dado, es un sistema fuera de equilibrio que propaga cierta especie de conjunción entre materia, energía, construcción de restricciones, medida, registro, información y trabajo. Se trata de un nuevo tipo de organización de procesos y eventos".
Y termina expresando (161): "Ahora, cinco capítulos después, parece obligado concluir que un agente autónomo es una cierta conjunción de materia, energía y organización a la que es posible atribuir propósito en el sentido de capacidad de obrar en su propio beneficio. Mi proposición constituye un círculo definicional".
Los agentes autónomos actuando en su propio provecho y valiéndose de los juegos naturales -entendidos como una forma de ganarse la vida en un entorno- constituyen la biosfera. En el intercambio entre los agentes y los juegos naturales se produce un proceso coevolutivo que garantiza la permanencia de ambos. Por lo demás, este proceso que se cumple entre los agentes y los juegos naturales es lo que hacemos todos los seres vivos en la biosfera.
Los agentes autónomos constituyen en conjunto la biosfera, que es concebida como (113):
Un entramado coevolutivo y auto consciente de agentes autónomos y modos de ganarse la vida, siendo éstos a su vez, el resultado de los métodos de búsqueda empleados por dichos agentes. En términos coloquiales y tal como observamos en un sistema económico, los empleos nacen con quienes los ejercen. Si nadie puede aprender o explotar un determinado tipo de trabajo, esa especialidad no alcanzará una población de trabajadores tal que lo diferencien como tarea concreta respecto a otras similares.
Será necesario distinguir que un agente autónomo es capaz de realizar al menos un ciclo de trabajo y en ese proceso manipulan el mundo en su propio beneficio. Bastan dos ejemplos para entenderlos: una mesa o una piedra no son agentes autónomos en cambio una célula viva lo es. Asimismo, lo que los tipifica es que acoplan ciclos autocatalíticos y de trabajo en forma de redes de reacciones químicas abiertas y fuera de equilibrio constituyendo una nueva clase de sistemas dinámicos.
El término autocatalítico lo entiende como reproducción (37). Como se anotó Kauffman sospecha que los agentes autónomos definen la vida en sí.
La coevolución de los agentes autónomos conduce de forma natural al establecimiento de redes interconectadas de reacciones exergónicas y endergónicas entre ellos. Las reacciones exergónicas son procesos espontáneos que liberan energía y las endergónicas son procesos que requieren la adición de energía libre procedente de alguna fuente externa. Los factores fundamentales que subyacen bajo esta creación de organización son los mismos que se encuentran en la economía, que en el fondo es una prolongación humana de la biosfera.
Los agentes autónomos se ganan la vida recreándose en los juegos naturales y los juegos naturales ganadores son descubiertos por los procedimientos de búsqueda que emplean los propios agentes autónomos coevolutivos. Los juegos ganadores son los que practican las especies vencedoras. Gracias a que los agentes autónomos enlazan reacciones exergónicas y endergónicas en ciclos de trabajo, la energía obtenida en unas puede ser aplicada a crear organización y estructuras en otras.
Los agentes autónomos están permanentemente empeñados en un proceso de creatividad e innovación -molecular, morfológica, organizativa, de comportamiento, etc.- a través de lo adyacente posible. Lo "adyacente posible" es un avance hacia lo nuevo, hacia la novedad. Es el conjunto de objetos o eventos nuevos, no construidos aún, que pueden ser obtenidos a partir del conjunto actual de objetos.
Es una concepción que admite el conjunto de eventos que pueden suceder a continuación partiendo de lo disponible ahora. La biosfera avanza hacia lo adyacente posible paralela a como sus habitantes pueden ganarse la vida, a un ritmo mayor para las variaciones que surgen que para las que son eliminadas.
Las biosferas pueden lograr lo adyacente posible tan rápido como sea sostenible y quizá también así ocurra en la econosfera. La cuarta ley de la termodinámica –la que se reseñó cuando se trató la entropía- se referiría a la capacidad que tienen los sistemas autoconstitutivos para maximizar su dimensionalidad.
Asociado al concepto de agente autónomo lanza el de organizaciones propagativas, poniendo de presente por adelantado que se carece de un concepto categórico (13): "De hecho, una célula o una colonia de bacterias hacen algo que aún no podemos definir claramente: ambas son «organizaciones propagativas», es decir, entes que literalmente construyen más de sí mismos. Lo que la célula y la colonia realizan no tiene definición en la física o la biología actuales pero es justamente lo que construye una biosfera". En plata blanca lo que distingue a las organizaciones propagativas es que son capaces de construir más de sí mismas y se ramifican de forma persistente en condiciones de no equilibrio.
Los agentes autónomos y la biosfera se constituyen a sí mismo, son autoconstructivos, más todavía no se ha encontrado el principio que los rige; por lo mismo sostiene (121): "Esa aparición de ecosistemas autoconstructivos ha de tener, de algún modo, un origen físico, aunque actualmente ninguna teoría física se ocupe de ello. El mero hecho de que la biosfera cree esa asombrosa complejidad y diversidad indica que nuestra física actual omite algo fundamental".
Reiteradamente insiste, al igual que Prigogine en su momento, que las concepciones físicas y biológicas actuales no alcanzan a cubrir el espectro de las manifestaciones de la naturaleza y esta es una razón más para entender por qué son incisivos al proclamar que la física actual desencanta al mundo.
A través de toda la obra compara el comportamiento de la biosfera con el de la economía; y por eso, no sin razón argumenta (285) que no es casualidad que las palabras «economía» -econosfera- y «ecología» procedan de la misma raíz griega, oikos (casa).
Entiende que la economía adquiere dinamismo por medio de los agentes autónomos –individuos y empresas- y en la emergencia de las ventajas del comercio entre ellos. El intercambio económico no es más que una mera extensión del intercambio biológico. Hay ventajas comerciales en el intercambio metabólico entre las raíces de las legumbres y los hongos: azúcar a cambio de nitrógeno fijado en aminoácidos. Lo mismo sucede cuando se cambian peras por manzanas.
Así como el dinamismo de la economía se fundamenta en las «ventajas del comercio», de manera similar los agentes autónomos enlazan reacciones exergónicas y endergónicas para la creación de ventajas en los intercambios lo que conlleva a la creación de nuevos nichos y nuevas oportunidades mutualistas. El resultado es una inmensa red que constituye el ecosistema.
Las semejanzas entre biosfera y econosfera las patentiza de esta manera (14): "Los comportamientos cooperativos de los agentes autónomos impregnan también la economía, con sorprendentes derivaciones para sus fundamentos, el crecimiento económico y el desarrollo de empresas adaptativas que coevolucionen en ecosistemas corporativos y cuya dinámica evidencia casi exactamente las mismas leyes que los ecosistemas biológicos".
El pensamiento de Kauffman es el aporte más poderoso y significativo para establecer y darle sentido a la analogía entre biosfera y econosfera porque principalmente destaca cómo en una y otra lo que prima son las ventajas que derivan unos organismos de la interacción con otros. Subraya (85) que, "El intercambio económico no es más que una mera extensión del intercambio biológico"; e insistiendo con fuerza en las semejanzas resalta que (, 286) : "Las actividades económicas y quienes se ganan la vida con ellas coevolucionan en la econosfera, constituyendo una red de complejidad siempre creciente y en permanente expansión".
Como colofón de esta teoría se comenta que concuerda con la de Maturana y Varela cuando habla de organizaciones propagativas, pero va más allá por cuanto concede a los agentes autónomos propósito, es decir, intencionalidad. Si bien esto se presumía desde Maturala y Varela, no lo explicitaron. Y la versión de Kauffman se aviene con la de Varela cuando concede a los sistemas naturales la capacidad de enactuación. Por supuesto, es más coherente con la teoría de Prigogine por cuanto que reconoce en los sistemas biológicos las mismas cualidades y particularmente la capacidad creativa a través de lo "adyacente posible".


10. ATRACTOR
De la misma manera como el caos y la aleatoriedad han conseguido ocultar las leyes que los rigen y escapar al control, del mismo modo también el hombre se las ha ingeniado para desplegar nuevas habilidades y atajos para desvelar el encanto.
Si bien es cierto que todo lo que tenga que ver con caos y aleatoriedad inquieta, es tanto como andar sin sombra, porque asombra, desconcierta y desprecia los modelos habituales, también es sabido que se han hecho incontables intentos para descubrir las leyes que los gobiernan; mas, todos han resultado fallidos; no ha sido posible encontrar fórmulas para domesticarlos. Domar el caos y la aleatoriedad figura entre las grandes empresas que aún enfrenta el hombre de hoy. Apenas se asoman soluciones tranquilizadoras con la teoría de los sistemas dinámicos y las matemáticas asociadas a esos comportamientos han hecho posible encontrar las primeras huellas del eslabón perdido.
Desde comienzos del siglo pasado Jules Henri Poincaré se interesó por descubrir la naturaleza de los sistemas dinámicos y pronto alcanzó a visualizar que los fenómenos naturales son inexorablemente complejos y que las propuestas de las matemáticas tradicionales y la geometría de Euclides no disponían de instrumentos capaces para describir ese tipo de fenómenos y revivió las matemáticas de las metáforas visuales.
Explorándolos reconoció que se trata de fenómenos que no se dejaban domeñar por las matemáticas clásicas y rompiendo la tradición fue capaz de pensar en otras alternativas hasta proponer como nuevo método la topología que, en esencia, sugiere una nueva forma de concebir el mundo; se trata a las claras de una matemática de relaciones, de patrones inmutables o 'invariantes'.
Cuando intentaba describir las figuras que imaginaba no lograba más que sorprenderse porque las trayectorias formaban una especie de red o malla infinitamente espesa, ninguna de las curvas se cruzaba a sí misma, al tiempo que se replegaban de un modo muy complejo para pasar por los nodos de la red un número infinito de veces. Lo impresionó de tal manera el espectáculo que imaginaba que alcanzó a escribir (Capra, 1999: 144): "Uno queda sorprendido ante la complejidad de esta figura que no puedo ni siquiera intentar dibujar". Lo que realmente intuía es lo que ahora se conoce como "atractor extraño".
Como es de dominio general la solución de las ecuaciones que describen los fenómenos lineales se logra por medio de fórmulas -recurriendo al álgebra o al cálculo diferencial- o a través de la geometría euclidiana. No se corre la misma suerte cuando se trata de las ecuaciones que detallan los fenómenos naturales no-lineales. En estos casos la solución puede alcanzarse numéricamente mediante prueba y error; tanteando hasta obtener los valores que las satisfagan. Acertarlos demanda tiempo y al final se llega solamente a soluciones aproximadas.
Con los computadores modernos este impedimento pasó a la historia, se logran soluciones con gran rapidez y exactitud. El resultado es una extensa lista de valores de las variables que satisfacen la ecuación con los cuales se puede obtener un gráfico que contiene la curva o conjunto de curvas que los representan. Las técnicas disponibles han permitido resolver las enmarañadas ecuaciones no-lineales que describen fenómenos caóticos, identificando de esta forma el orden subyacente tras el aparente caos. Como en tantos otros casos a través de las matemáticas se ha logrado desentrañar comportamientos complejos.
Para poder comprender con mayor claridad las implicaciones del descubrimiento de Poincaré es necesario considerar el concepto de atractor.
Los atractores son entes caprichosos que invaden el mundo de la vida. Están presentes en lugares impensados y sólo bastan pocas prendas para comprobar el gran poder de atracción magnética que tienen, funcionan a manera de imán. Son modelo de atractores en el mundo de la vida: el hogar, la familia, las amistades, el amor y ¿acaso no ha sentido nunca la gran fuerza de atracción que tiene el poder? Y, ¿Qué decir del dinero? Y, ¿los vicios? En toda forma la idea que se quiere vender es que los atractores tienen un encanto que seduce hasta absorber todo cuanto los ronda. Es innegable reconocer que se encuentran en el mundo natural y también en los fenómenos sociales.
Se procurará entregar las ideas que los describen sosegadamente para desbastar el camino en la asimilación del concepto. De entrada es bueno adelantar que hay tres tipos de atractores: punto atractor fijo, asociado a sistemas dirigidos hacia el equilibrio estable; atractor de ciclo límite que representa oscilaciones periódicas y el atractor extraño que refleja sistemas caóticos. El patrón de los atractores refleja el comportamiento de los sistemas. Naturalmente, se tratará en primer lugar el punto atractor fijo y el prototipo más domesticable se consigue entre los sistemas que exhiben comportamiento periódico y repetitivo y entre estos está el péndulo. Si no intervinieran en el funcionamiento del péndulo la resistencia del aire y la fricción seguiría oscilando indefinidamente. A la larga esos dos factores impiden que continúe su propio devenir.
Es edificante tener en cuenta que no se trata de identificar el recorrido físico del péndulo que como se sabe es de izquierda a derecha y viceversa. Lo que se persigue es identificar la trayectoria –concepto que se definirá más adelante- que gobierna a ese comportamiento. La característica más distintiva de este sistema es que cualquiera que sea la naturaleza del impulso inicial siempre regresará al mismo punto físico. Para conseguir ese objetivo conviene antes afianzar otras nociones.
La proyección de los valores de las variables del sistema en un eje de coordenadas cartesianas se conoce como espacio fase –también llamado espacio de fases- y es el ambiente ideal donde se han dejado desvelar los patrones ordenados que subyacen en los sistemas. El espacio fase resulta -entonces- de proyectar los valores de las variables en tantos ejes cuantas variables sean necesarias para identificar íntimamente el fenómeno. En este espacio un simple punto describe el estado completo del sistema en un momento dado.
El espacio fase es en consecuencia la representación de todo el conjunto de estados posibles que es capaz de exhibir un sistema dinámico. Distíngase, lo que se proyecta no es el recorrido físico del sistema sino la trayectoria, que concretamente es una curva en un espacio matemático abstracto compuesto por todas las variables que se juzguen pertinentes con sus correspondientes valores. Naturalmente, que la representación gráfica del desplazamiento del péndulo en el espacio fase luce diferente al recorrido en el espacio real.
Es evidente que el péndulo oscila de un lado a otro de tal modo que después de cada balanceo completo regresa a su posición inicial. Luego, el recorrido de un sistema periódico regresa siempre al mismo punto del espacio fase sin tener en cuenta qué tan compleja ha sido la senda de retorno. Por lo mismo, con razón se dice que esos sistemas están enjaulados. Este comportamiento también se apreciará en el espacio fase.
.A fin de identificar la trayectoria del péndulo en el espacio fase se definen dos variables: distancia y velocidad, se proyectará sobre el eje de las x la distancia y sobre las y la velocidad. Si el sistema consta de 20 variables, entonces, cada variable tiene su propia coordenada en el espacio fase, de manera que se tendrá un espacio fase con 20 dimensiones.
En casos sencillos, normalmente, se manejan espacios fase de dos dimensiones, más conviene intentar visualizar un espacio de 20 dimensiones para persuadirse que no resulta cómodo comprender tan complicado entramado; por lo mismo, se llama espacio matemático abstracto. Así como la luna solo puede apreciarse mostrando todo su esplendor durante la noche, los atractores pueden visualizarse únicamente en el espacio fase. Curioso fenómeno.
En el caso particular del péndulo, cada estado del sistema estará definido por las dos variables definidas. Cuando el péndulo pasa por el punto más bajo de su recorrido, tanto de ida como de regreso, en esos dos puntos la velocidad es máxima y la distancia en esos dos puntos es cero, es decir x es igual a cero. Así se definen dos puntos sobre el eje de las x. Por el contrario, cuando el péndulo se encuentra en alguna de sus dos posiciones extremas de máxima elevación, la distancia en esos dos puntos –ida y vuelta- es máxima y la velocidad es cero. Así se definen dos puntos sobre el eje de las y con velocidad cero.
Al final resultan definidos en el sistema de coordenadas cuatro puntos, dos sobre el eje de las x y dos sobre el eje de las y. De esta manera queda configurado el espacio fase. Por último si se unen esos cuatro puntos se obtiene una curva cerrada conformando una elipse. A esta curva que describe el comportamiento del sistema en el espacio fase, Briggs y Peat, (1994: 36) y Capra (Op. cit.:146) la denominan "trayectoria" y Lorenz (1995: 42) la designa como "órbita". Está claro, que el atractor es la trayectoria y se le asigna ese nombre porque metafóricamente el punto fijo en el centro del sistema "atrae" la trayectoria.
Tal como puede comprobarse en la práctica los péndulos comunes sufren los efectos de la fricción y la resistencia del aire, factores que conducen a que pierdan velocidad y se detengan a no ser que una fuerza externa lo impida. El proceso de deterioro de una trayectoria u órbita periódica, como se acaba de proceder, es susceptible de ser representado en un espacio fase. Este comportamiento se apreciará en el espacio fase como una curva abierta que se cierra en espiral hacia el centro. Se palpa que la espiral se reducirá al irse deteniendo, metafóricamente hablando los matemáticos dicen que el punto fijo en el centro del sistema de coordenadas "atrae" la trayectoria.
Briggs y Peat (Op. cit.:36), son categóricos: "Como este punto parece atraer trayectorias hacía sí los matemáticos lo llaman 'atractor' o 'punto atractor fijo' y seguidamente anotan, "Un atractor es una región del estado de fases que ejerce una atracción 'magnética' sobre un sistema, y parece arrastrar el sistema hacia sí". Al punto atractor fijo Capra (Op.cit.: 148) le asigna la denominación de "atractor puntual". La situación descrita se aprecia más claramente con el comportamiento de la ecuación que condensa el sistema por cuanto que con cualquier valor que se alimente se generará un valor constante que será precisamente el atractor.
Lorenz (Op. cit.: 42) contribuye a clarificar el concepto de atractor:
En la mente de muchos investigadores, atractor y representación gráfica en el espacio de fase son una misma cosa. En su terminología punto significa estado, y órbita significa secuencia cronológica de estados, de modo que un conjunto de atractores puede ser una colección de puntos. Cuando esta colección consiste en una simple aglomeración, es también el atractor. Cuando se compone de diversas piezas inconexas, y cuando no hay una órbita que pase de una pieza a otra, cada una de las piezas es, por su parte, un atractor.
Se centrará la atención ahora en el atractor de ciclo límite. Se recordará que en el proceso precedente -punto atractor fijo- al péndulo se le imprimía solamente un impulso, circunstancia que conllevaba a que después de cierto tiempo la resistencia del aire y el rozamiento lo detuvieran. En este caso el péndulo recibe impulsos adicionales periódicamente.
La resistencia del aire y la fricción siguen ejerciendo su influencia -frenando-, más el impulso adicional acelera el péndulo y compensa los efectos contrarios de la resistencia del aire y la fricción. A fin de cuentas el péndulo sigue oscilando regularmente generando un nuevo tipo de atractor por cuanto que no está atraído hacia un punto fijo sino que es impulsado a describir una trayectoria cíclica en el espacio fase. A esta trayectoria Briggs y Peat (Op. cit.: 37) le asigna el nombre de ciclo límite o atractor de ciclo límite. Capra (Op. cit.: 148) los denomina "atractores periódicos". Desde otra perspectiva el sistema depredador-presa es un buen prototipo de un ciclo límite.
En este modelo, el comportamiento siempre regresa a su punto de partida por lo mismo la trayectoria se cierra en un ciclo, dando la oportunidad de observar el comportamiento de un ciclo periódico. Pero si en vez de partir de un solo punto de inicio, se dan varios empujones y se consideran todos los posibles puntos de inicio cada uno forjará su propia trayectoria y se generará toda una familia de curvas cerradas.
Es posible, por supuesto, experimentar con todas las trayectorias posibles; más en el propósito de no comprometer la comprensión tan sólo se opta por un número reducido. A esa familia, a ese conjunto de curvas, la distingue Capra (Op. cit.: 152) con el nombre de "retrato fase".
La detención del péndulo como se ha anotado se debe a la acción de la fuerza del aire y de la fricción y a este respecto se expresa E. Lorenz (Op. cit.: 51): "A un sistema de dos variables en el que las áreas son continuamente decrecientes, o a un sistema más general en el que los volúmenes multidimensionales del espacio de fase son continuamente decrecientes, esté o no estirándose en una o, quizá, en varias direcciones, se lo llama sistema disipativo. Los sistemas disipativos tangibles generalmente suponen algún proceso físicamente amortiguador, como el rozamiento".
Después de estas acotaciones viene apropiadamente esta idea de Nicolis y Prigigine (Op. cit.: 102-103): "Por el contrario, los sistemas disipativos están en situación de eliminar el efecto de las perturbaciones que actúan sobre ellos y de restituir de este modo el estado de referencia. De este modo se garantiza la predictibilidad y reproductibilidad de este régimen que a partir de ahora llamaremos atractor". Interpretando esta versión se dirá que los atractores, en primer término, eliminan el efecto de las perturbaciones y, segundo, cautivan al sistema a que vuelva al estado precedente.
Los sistemas que tienen esta característica de sofocar las perturbaciones los llaman Nicolis y Prigogine asintóticamente estables (24).
Luego, un sistema será asintóticamente estable cuando tenga la habilidad para extinguir las perturbaciones que lo alteran sin que quede vigente ningún rastro.
Y junto a este concepto aparece el de perturbación que según Nicolis y Prigogine (24), "es todo suceso que se produce de forma casual y que modifica localmente (y poco globalmente) algunas de las propiedades del sistema".
Por último, aparece en el tablado una criatura mágica y veleidosa: el atractor extraño y así se le menciona porque cuando se grafica en el espacio fase exhiben formas sorprendentes, increíbles. De entrada puede parecer un concepto nuevo, más se verá que ya está viviendo con nosotros pero encubierto con otra identidad. El atractor extraño es lo que en la vida común se denomina turbulencia. Algunos científicos creen que la turbulencia y el caos serán con el tiempo tan importantes como la mecánica cuántica y la relatividad.
No es necesario ir muy lejos ni pensar en sistemas demasiado complicados para encontrar ejemplos de sensibilidad a las condiciones iniciales. Un evento que practican los amantes del azar cotidiano es una preciosa joya para ilustrar la naturaleza de los atractores extraños.
Cuando se lanza una moneda al aire en condiciones ideales se puede intentar predecir si cae cara o sello y muy probablemente se llegará a acertar los lanzamientos después de efectuarlos un gran número de veces aplicando las leyes de probabilidad porque se está en presencia de un fenómeno aleatorio. Cuando no se realiza bajo el imperio de las condiciones ideales y se pretende saber si caerá cara o sello, se trata de otro fenómeno, ya que ahora está regido por las leyes del caos; así pues, pequeñas variaciones en las condiciones iniciales afectarán el resultado final.
Por ejemplo, la posición de los dedos, la velocidad de lanzamiento, el ángulo de lanzamiento, la dirección del viento, la fricción del aire, el coeficiente de rebote del tapete donde caiga, etc. Todos estos factores provocarán resultados que después de realizar el experimento muchas veces el perfil que muestre la moneda al caer será siempre diferente e inmanejable. En concreto, la fase visible de la moneda al caer es extremadamente sensible a las condiciones iniciales.
Se puede simular el experimento configurando la ecuación que relaciona las variables descritas y tomando en cada caso los datos obtenidos es posible dibujar el espacio fase con tantas dimensiones como variables -en este caso 2 porque la moneda tiene dos caras- y se obtendrá una curva; itinerario que ya se ha definido como la "trayectoria". Si se lanza nuevamente la moneda y se toman en cuenta las condiciones iniciales la trayectoria obtenida será semejante a la anterior pero no se entrecruzarán, y se puede continuar realizando el experimento muchas veces. El sistema nunca se repite y cada ciclo cubre una región distinta del espacio fase. Aún cuando en cada intento se obtiene una trayectoria distinta la forma de la trayectoria es completamente similar a la anterior y también lo será las siguiente.
Al final se puede observar que siguen un patrón de comportamiento que es lo que en esencia se conoce con el nombre de "atractor".
El atractor extraño se aprecia en el espacio fase y muestra un modelo –patrón- estable que se repite y al cual converge el comportamiento del sistema a largo plazo y si se altera el sistema forzándolo para que se aparte de su comportamiento, tiende a volver a él tan rápidamente como puede. Ian Steward (1991:115-116) puntualiza. "Un atractor se define como … ¡cualquier cosa en la que algo se estabiliza! La esencia de un atractor es que es alguna porción del espacio fase tal que cualquier punto que comienza a moverse en sus proximidades se aproxima cada vez más a él".
Briggs y Peat (1999: 83) presentan de una forma atractiva la idea de atractor extraño: "La actividad de un sistema caótico colectivo, compuesto por una retroalimentación interactiva entre sus muchas escalas o «partes», ha recibido el poético nombre de «atractor extraño»".
La idea principal a tener en cuenta es que el atractor extraño como todos los atractores tiene la característica –según se aprecia en el espacio fase- de conquistar el comportamiento del sistema hasta enjaularlo en un espacio limitado que siempre estará dentro del atractor. Como se especificó el sistema se repite y en cada ciclo cubre una nueva región, a pesar de eso y de que los puntos en el espacio fase se distribuyen aleatoriamente exhibiendo un comportamiento errático, siempre obedecen a un patrón complejo y altamente organizado.
El concepto de atractor extraño se capta de un solo tajo si pensamos en una bandera expuesta al viento. Seguramente no se extenderá contrariando al viento ni permanecerá indiferente a la dirección del viento. Flameará en la misma dirección del viento y las ondas que forman su batir son siempre de la misma forma, unas grandes y otras pequeñas. Los mismos movimientos se observarán una y otra vez o son aproximadamente los mismos una y otra vez, cada vez más próximos entre sí, conformando un conjunto restringido. Es el conjunto de los atractores. En esta tónica, los sistemas se acomodan a los embates del entorno configurando atractores que se repiten incesantemente.
Los atractores extraños observan un comportamiento peculiar, un sistema puede acercarse más y más a algún patrón ideal, sin que nunca lo alcance y sin que nunca se repita a sí mismo. Cada ciclo es generado por la misma ecuación; más cada uno es uno nuevo, una aproximación cercana a su predecesor y a su sucesor, pero nunca precisamente el mismo. En cada intento las condiciones iniciales son diferentes y se reflejan de manera patente en el comportamiento del atractor.
Los atractores extraños son curiosas criaturas. Al fin son atajos que permiten descubrir cierto orden subyacente en el comportamiento. Interesan porque hacen caer en cuenta que "el tigre no es como lo pintan", que el comportamiento caótico desde este punto de vista es muy distinto del aleatorio o errático. Se da por sentado que es posible distinguir entre aleatoriedad o "ruido" y caos, puesto que el comportamiento caótico es aparentemente aleatorio, más en el fondo es determinista y pautado –mesurado, regulado, rítmico-; en contraste, la aleatoriedad no se somete a ningún patrón de ordenamiento. Los atractores extraños ayudan a transformar los datos aparentemente aleatorios en claras formas visuales.
Briggs y Peat (1994: 44) lo puntualizan así: "Los sistemas que lo generan brincan de aquí para allá y no tienen una conducta previsible. Son caóticos. Sin embargo, este desorden tiene una forma. El atractor al que se aferran estos sistemas es una especie de desorganización organizada del espacio de fases, y por ello los científicos lo llaman 'extraño'".
En este caso lo que sucede es que el sistema no sigue un rumbo determinado, sino que el punto juguetea antojadizamente, vagabundea caóticamente formando una aglomeración de puntos, pero esa aglomeración de puntos tiene una forma, obedece a un patrón. Ese patrón es al que en este caso se llama atractor. A esa estirpe pertenecen el atractor de Lorenz (Op. cit.: 13), el Ueda (169) y el Cartwright-Littlewood (96).
Naturalmente, es prudente formalizar el alcance de la turbulencia. Dice Briggs y Peat (Op. cit.: 52): "La turbulencia surge porque todos los componentes de un movimiento están conectados entre sí, y cada uno de ellos depende de todos los demás, y la realimentación entre ellos produce más elementos". Prigogine (1994: 15) también resalta el concepto:
Pero los físicos y matemáticos conocen ahora otro tipo de atractor que no permite prever un comportamiento regular. Dichos atractores no corresponde a un punto, como en el estado de equilibrio, o a una línea, como en el ciclo límite, sino a un conjunto denso de puntos, lo bastante denso como para que sea posible encontrar puntos en cualquier zona del mismo, por pequeña que esta sea. Se trata de un conjunto al que se puede atribuir una dimensión «fractal».
Por la misma razón, también se les conoce como atractores fractales.
No hay mecanismos para predecir la diversidad de comportamientos en el mundo de lo sistemas no-lineales. Lo único que puede aguzar los sentidos es que se comportan combinando el determinismo con la aleatoriedad. Como ya se ha adelantado los sistemas caóticos tienen la característica particular de ser muy sensibles a las condiciones iniciales es lo que se denomina "sensibilidad a las condiciones iniciales". Cambios sin importancia en las condiciones iniciales generan con el tiempo consecuencias espectaculares en el estado final del sistema.
En la teoría del caos este tipo de comportamiento -lo descubrió Edward Lorenz- se conoce como "efecto mariposa", porque metafóricamente hablando, el aleteo de una mariposa en la Patagonia puede desatar una amenazadora tormenta en las costas Caribes. Otro tipo de fenómeno es el llamado "efecto veleta" (Balandier, 1999: 177) porque genera corrientes de apariencia errática y cualquier tentativa de explicación a través de la racionalidad resulta infructuosa. Con todo si se siguen con atención es posible descubrir el atractor que los domina, porque generalmente se trata de series inconexas, que están desligadas, aparecen y desaparecen; hay que seguirles el rastro detenidamente para lograr identificar su estructura.
A pesar de todo cuanto se ha dicho hasta ahora no se puede afirmar que la teoría del caos no este en capacidad de ofrecer predicciones. Se podrán hacer; en todo caso, estarán más íntimamente relacionadas con las características cualitativas del comportamiento del sistema, que con los valores de las variables identificables en un momento determinado.
El enfoque sin ninguna duda desvertebra la sabiduría tradicional e inaugura el cambio de cantidad a cualidad que caracteriza al pensamiento sistémico. Mientras las matemáticas convencionales privilegian cantidades y fórmulas, la teoría de sistemas dinámicos se contenta con tener bajo la mira a la cualidad y el patrón.
Un sistema no-lineal puede tener atractores caóticos, extraños o no caóticos. Lo atractivo está en que todas las trayectorias en una determinada región de espacio fase, desembocarán antes o después en un mismo atractor y la región recibe el nombre de "cuenca de atracción". De modo que el espacio fase de un sistema no-lineal tiene diferentes cuencas de atracción, cada una de ellas con su propio atractor. Por esa razón el análisis cualitativo de un sistema dinámico consiste en identificar los atractores y cuencas de atracción del sistema y clasificarlos según sus características topológicas. El resultado es un dibujo dinámico del sistema completo llamado "retrato fase", ya comentado.
Los sistemas no-lineales en los que pequeños cambios en los parámetros no alteran el retrato fase los denominó Stephen Smale (Capra, Op. cit.: 153)), "estructuralmente estables"; en cambio, en los que pequeñas alteraciones en los valores de los parámetros pueden generar cambios radicales en las características básicas del retrato fase, los denominó "estructuralmente inestables". En este régimen los atractores pueden desaparecer o intercambiase y nuevos atractores pueden aparecer súbitamente. Los puntos críticos de inestabilidad se denominan "puntos de bifurcación", porque como ya se estableció son puntos en la evolución de los sistemas en donde aparece repentinamente un desvío que encamina el sistema en una nueva dirección. Matemáticamente, los puntos de bifurcación marcan cambios súbitos en el retrato fase del sistema.
Vale la pena apuntar que es conveniente caer en cuenta que no se debe confundir la estabilidad del atractor como una representación gráfica del sistema, con la inestabilidad del sistema. El sistema puede ser inestable pero la representación gráfica de su trayectoria siempre será regida por un patrón que de hecho le concede estabilidad al atractor. En resumen, el atractor es un concepto que trata de explicar cómo cualquiera que sea el comportamiento del sistema tiene una tendencia a estabilizarse.
La sensibilidad de los parámetros en economía la dibuja certeramente Ormerod (Op. cit.: 228):
Una razón importante para el fracaso relativo de las técnicas lineales al analizar los datos es la siguiente: si un sistema subyacente no lineal genera una serie de datos, el impacto del sistema en su conjunto de un pequeño cambio en el valor de una de sus variables puede depender de los valores que todas las variables del sistema adopten en el momento en que tiene lugar el cambio. Se trata de la misma idea del concepto de sensibilidad a las condiciones iniciales expuesto anteriormente, ... .
11. FRACTAL
No se había terminado de asimilar el concepto de atractor extraño cuando prorrumpió independientemente de la teoría del caos la llamada "teoría fractal" orientada a describir las caprichosas estructuras de los atractores extraños. El creador fue Benoit Mandelbrot quien comenzó estudiando fenómenos naturales irregulares. Particularmente son los que labran las ficciones caprichosas, arbitrarias, desarticuladas e irracionales de los mapas de las naciones.
A las matemáticas orientadas a estudiar dichos fenómenos les acuñó el nombre de "fractal", del latín fractus, irregular, quebrado, -"un lenguaje para hablar de nubes"- para describir y analizar la complejidad del mundo natural.
La propiedad más sorprendente de estas formas fractales es que sus patrones característicos se encuentran repetidamente en escalas descendentes, de modo que sus partes, en cualquier escala, son semejantes en forma al conjunto. El prototipo más representativo es un trozo de coliflor. Hay múltiples ejemplos de auto semejanza en la naturaleza: rocas en montañas que se asemejan a pequeñas montañas, bordes de nubes que repiten el mismo patrón una y otra vez.
Mandelbrot inicialmente no estableció la semejanza entre la geometría fractal y la teoría del caos, aún cuando pronto reconoció que trataba de describir los mismos atractores extraños que tanto impacientaron a Poincaré. Por lo mismo, a los atractores extraños se les define como trayectorias en espacio fase que exhiben geometría fractal. Otra característica que vincula la teoría del caos con la geometría fractal es el cambio de cantidad a cualidad. Como ya se comentó no es posible predecir los valores de las variables que describen un sistema caótico en un momento determinado, en oposición, se pueden predecir las características cualitativas del comportamiento del sistema.
De igual manera, es imposible calcular la longitud o área exactas de una figura fractal, pero se puede definir de modo cualitativo su grado de "mellado". Se comprenderá intuitivamente este concepto si se advierte que una línea quebrada sobre un plano llena más espacio que una línea recta.
El grado de mellado tiene algunas propiedades que Mandelbrot denominó dimensión fractal. El grado de mellado -figura dentada- se puede medir tomando como referencia un número entre 1 y 2 que caracterice el grado de dentado de la figura. Cuanto más quebrada la línea, más se acercará su dimensión fractal a 2. Cuanto más abrupto el perfil de costas y montañas mayor será su dimensión fractal. Estos conceptos adquirirán sentido o plena lucidez, cuando se aborden los aspectos prácticos de los negocios.
Para aterrizar el concepto de fractal basta traer a la mente cualquier gráfica que represente, por ejemplo, las ventas de una empresa o el comportamiento del PIB de un país.
La principal técnica para construir fractales es la iteración, que consiste en la repetición de cierta operación aritmética una y otra vez. La iteración no-lineal:

x → kx (1 - x),

describe el crecimiento de una población y es aparentemente muy simple, no se alcanza a presentir su comportamiento, más al final es origen de una gran complejidad. El proceso de iteración consiste en multiplicaciones repetidas de x por el parámetro k elegido. Cada paso se denomina "iteración" y de cada uno se obtiene un resultado que a la vez sirve de entrada al siguiente, -bucle de realimentación-; es tanto como decir que el efecto de una iteración sirve de causa a la siguiente, se cumple un proceso de realimentación (feedback). La realimentación se da cuando la salida de un sistema le sirve a su vez como entrada.
El proceso de proyectar sobre un eje -en este caso- las iteraciones se denomina "cartografía". Si k = 3 y a la variable x se le asignan valores que van desde 0 a 1 y, luego, se proyectan estas iteraciones sobre un segmento que tenga como longitud la unidad, los números entre 0 y 0,5 se cartografían como números entre 0 y 0,75 y los números entre 0,5 y 1 se cartografían sobre el mismo segmento pero en orden inverso. La iteración de esta cartografía originará operaciones repetidas de estirado y replegado, semejantes a las que efectúa un panadero con su masa, razón suficiente para denominarla "transformación del panadero". El proceso es un prototipo de los rebeldes procesos no-lineales altamente complejos e impredecibles, conocidos técnicamente como caos, (Capra, Op. cit.:140-142).
Las iteraciones pueden obedecer a distintas funciones y en todas, la característica distintiva es la presencia de operaciones repetidas de estirado y replegado. El proceso de iteración que conduce a la transformación del panadero, la característica matemática común a los atractores extraños, se revela como la característica matemática central que vincula la teoría del caos con la geometría fractal. A través de las "falsificaciones fractales" que son modelos generados por computador se han logrado acabados de plantas, árboles, montañas, líneas costeras, copos de nieve y trazado de un rayo, con un parecido sorprendente a las formas reales de la naturaleza.
No es de olvidar que iterando un simple dibujo de líneas a varias escalas, se ha logrado generar complejas formas de la naturaleza. Con estas nuevas técnicas matemáticas, los científicos han conseguido construir modelos muy precisos de una gran variedad de formas naturales irregulares, descubriendo al hacerlo la aparición generalizada de fractales. Mandelbrot logró la culminación de la geometría fractal al descubrir una estructura matemática que, aún siendo de una enorme complejidad puede ser generada con un procedimiento iterativo simple.
En todo fractal es conveniente identificar si se trata de series conexas o inconexas. Las conexas guardan la compostura en un espacio determinado; pero, las inconexas están desligadas, aparecen y desaparecen. Hay que seguirles el rastro detenidamente para lograr identificar su estructura.
La geometría fractal al igual que la teoría del caos ha obligado a científicos y matemáticos a revisar el concepto mismo de complejidad. En la matemática clásica, fórmulas simples corresponden a formas simples y fórmulas complicadas a formas complicadas. En las matemáticas de la complejidad, la situación es completamente distinta. Ecuaciones sencillas pueden generar atractores extraños enormemente complejos y reglas sencillas de iteración dan lugar a estructuras más complicadas de lo que jamás se podría imaginar. Mandelbrot lo ve como un nuevo y apasionante desarrollo de la ciencia, (Capra, Op. cit.: 167).
Estos ejemplos a los que se podrían sumar muchos otros muestran que a lo largo de la historia intelectual, las matemáticas nunca han estado separadas de otras áreas del conocimiento y la actividad humanas. La teoría de la complejidad está demostrando que las matemáticas son mucho más que fórmulas, que la comprensión del patrón es crucial para el entendimiento del mundo vivo que nos rodea y que todas las cuestiones de patrón, orden y complejidad son esencialmente matemáticas.
No es posible cerrar estas ideas sin hacer énfasis en que es esa característica tan típica de los fractales de ser estructuras auto-similares que se repiten a diferentes escalas, lo que resulta de interés en el análisis de procesos complejos tanto en la naturaleza como en la sociedad, la economía y las organizaciones.
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