Cambio y conocimiento en los sistemas

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS i

CCAAMMBBIIOO YY CCOONNOOCCIIMMIIEENNTTOO EENN LLOOSS SSIISSTTEEMMAASS

LOS PRINCIPIOS Y MÉTODOS

ALEJANDRO DOMÍNGUEZ TORRES

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS ii

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS iii

CCAAMMBBIIOO YY CCOONNOOCCIIMMIIEENNTTOO EENN LLOOSS SSIISSTTEEMMAASS

LOS PRINCIPIOS Y MÉTODOS

(CON 67 ILUSTRACIONES)

ALEJANDRO DOMÍNGUEZ TORRES

Físico y Maestro en Ciencias (Física)

Universidad Nacional Autónoma de México

Doctor en Ciencias

(Computación Aplicada y Matemáticas)

Cranfield Institute of Technology,

United Kingdom

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS iv

© 2000 Alejandro Domínguez Torres

Todos los derechos reservados. Ninguna

parte de este libro puede ser reproducida en

cualquier forma o por cualquier medio sin

permiso por escrito del autor.

INDA-SEP Registro No. 03-2000-091209394100-01

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS v

A Alex, Cris y Lulú por su comprensión, amor y cariño

Look into the others eyes, many frustrations

Read between the lines, no words just vibrations

Don’t ignore hidden desires

Pay attention you’re playing with fire

Silence must be heard, noise should be observed

The time has come to learn that silence …

Silence must be heard

Silence must be heard

Enigma: The secret behind the mirror

Virgin Records, 2000

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS vi

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS vii

CONTENIDO INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................................... XXI

AGRADECIMIENTOS ............................................................................................................................. XXV

PARTE I LA TEORÍA Y LOS PRINCIPIOS FUNDAMENTALES .......................................................... 1

I CAMBIO: EL CONCEPTO ......................................................................................................................... 3

DEFINICIONES DE “CAMBIO”........................................................................................................................... 3

TIPOS DE CAMBIO ........................................................................................................................................... 5

LOS PRINCIPIOS DEL CAMBIO .......................................................................................................................... 6

ACOTACIONES A LOS TIPOS DE CAMBIO .......................................................................................................... 9

CONSECUENCIAS DE LA TIPOLOGÍA DEL CAMBIO .......................................................................................... 11

EL MODELO PARA COMPRENDER EL CAMBIO ................................................................................................ 12

II EL PENSAMIENTO DE SISTEMAS ...................................................................................................... 13

EL CONCEPTO DE “SISTEMA” ........................................................................................................................ 13

LA TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS Y LA REALIDAD ...................................................................................... 14

TIPOS DE SISTEMAS....................................................................................................................................... 17

EL ENTORNO DE LOS SISTEMAS ..................................................................................................................... 17

TIPOS DE ESTABILIDAD DE LOS SISTEMAS ..................................................................................................... 19

LOS PRINCIPIOS DE LA ESTABILIDAD E INESTABILIDAD DE LOS SISTEMAS ..................................................... 21

III SÍMBOLOS, DATOS, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO Y TODO ESO ................................... 26

LA RELACIÓN ENTRE SÍMBOLOS Y DATOS ..................................................................................................... 26

LA INFORMACIÓN ......................................................................................................................................... 29

EL CONOCIMIENTO ....................................................................................................................................... 32

IV PARADIGMAS ......................................................................................................................................... 37

¿QUÉ ES UN PARADIGMA? ............................................................................................................................ 37

EL SURGIMIENTO DE NUEVOS PARADIGMAS ................................................................................................. 38

EJEMPLO: CAMBIO DE PARADIGMAS EN LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (TI) ...................................... 41

DESPLAZAMIENTO DE PARADIGMAS ............................................................................................................. 42

EL EFECTO PARADIGMA ................................................................................................................................ 44

PARADIGMAS Y FORMAS DE RAZONAMIENTO ............................................................................................... 44

V CAMBIO, RIESGOS Y PROBLEMAS.................................................................................................... 46

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS viii

CAMBIO Y RIESGOS ....................................................................................................................................... 46

CONSIDERACIONES PREVIAS PARA LA IDENTIFICACIÓN Y COMPRENSIÓN DE PROBLEMAS ............................. 48

LA IDENTIFICACIÓN Y COMPRESIÓN DE LOS PROBLEMAS .............................................................................. 49

LA ESTRATEGIA DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS ......................................................................................... 51

PARTE II LOS SÍNTOMAS DEL CAMBIO EN LOS SISTEMAS .......................................................... 54

VI AGENTES GENERADORES DEL CAMBIO ....................................................................................... 57

INTERACCIONES ENTRE EL SISTEMA Y SU ENTORNO...................................................................................... 57

AGENTES GENERADORES DEL CAMBIO ......................................................................................................... 59

INPUTS, OUTPUTS Y REALIMENTACIÓN DE LOS SISTEMAS ............................................................................. 60

VII COMPORTAMIENTO DE LOS SISTEMAS ANTE EL CAMBIO .................................................. 63

HOMEOSTASIS .............................................................................................................................................. 63

HOMEOSTASIS Y ACTITUDES DE LOS SISTEMAS ............................................................................................. 65

EJEMPLO: REACCIONES ANTE EL CAMBIO EN UNA INSTITUCIÓN DE SERVICIO AL PÚBLICO ........................... 69

PATRONES DE COMPORTAMIENTO ANTE EL CAMBIO ..................................................................................... 72

PRODUCTIVIDAD DE UN SISTEMA ANTE EL CAMBIO ...................................................................................... 74

DESTRUCCIÓN-CREATIVA EN UN SISTEMA .................................................................................................... 75

VIII OTROS TIPOS DE COMPORTAMIENTO DE LOS SISTEMAS ANTE EL CAMBIO .............. 79

ESTABILIDAD DINÁMICA: EQUILIBRIO EN MOVIMIENTO ................................................................................ 79

LAS FUERZAS DE CAMBIO INTERNO .............................................................................................................. 82

EL COMPORTAMIENTO OSCILATORIO DE LOS SISTEMAS ................................................................................ 84

EL FENÓMENO DE GIBBS-WILBRAHAM ........................................................................................................ 85

IX CONTROL DE LOS SISTEMAS ANTE EL CAMBIO ........................................................................ 88

LA MESETA HOMEOQUINÉTICA ..................................................................................................................... 89

CRECIMIENTO Y VARIEDAD .......................................................................................................................... 91

ELEMENTOS Y TIPOS DE CONTROL ................................................................................................................ 92

REGULACIÓN DE LOS SISTEMAS .................................................................................................................... 94

PARTE III LA ESTRUCTURA DE LOS SISTEMAS ............................................................................. 100

X ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA DE LOS SISTEMAS ............................................................... 102

LOS SISTEMAS NUEVAMENTE...................................................................................................................... 102

LA CONSTRUCCIÓN RECURSIVA DE SISTEMAS ............................................................................................. 103

ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA DE LOS SISTEMAS ..................................................................................... 104

AUTOPOIESIS Y AUTONOMÍA....................................................................................................................... 105

DETERMINACIÓN ESTRUCTURAL ................................................................................................................ 108

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS ix

XI EL ESTUDIO DE LA ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA A TRAVÉS DE SUBSISTEMAS .... 110

LOS SUBSISTEMAS ...................................................................................................................................... 110

IDENTIFICACIÓN DE SUBSISTEMAS .............................................................................................................. 112

EL ESTUDIO FUNCIONAL DE LOS SISTEMAS ................................................................................................. 114

EL ESTUDIO POR NIVELES DE GESTIÓN DE LOS SISTEMAS ............................................................................ 115

XII ESTRUCTURA JERÁRQUICA DE LOS SISTEMAS...................................................................... 115

JERARQUÍAS O ESTRUCTURAS JERÁRQUICAS............................................................................................... 116

SUPERIORIDAD EN LAS JERARQUÍAS ........................................................................................................... 117

JERARQUÍAS Y RANGOS .............................................................................................................................. 119

DEFINICIONES ADICIONALES ACERCA DE LAS JERARQUÍAS ......................................................................... 123

XIII ESTRUCTURA DE NIVELES DE LOS SISTEMAS....................................................................... 126

DIVISIÓN POR NIVELES EN UN SISTEMA ....................................................................................................... 126

NIVELES Y EMERGENCIA............................................................................................................................. 129

PRINCIPIOS DE LOS NIVELES ....................................................................................................................... 130

METODOLOGÍA DE LOS NIVELES ................................................................................................................. 131

EJEMPLO: LOS NIVELES EN LAS EMPRESAS SEGÚN ZACHMAN .................................................................... 132

EJEMPLO: LOS NIVELES EN LOS DEPARTAMENTOS DE TI ............................................................................ 134

XIV INDEPENDENCIA FUNCIONAL: ACOPLAMIENTO Y COHESIÓN ....................................... 140

INDEPENDENCIA FUNCIONAL ...................................................................................................................... 140

ACOPLAMIENTO ESTRUCTURAL .................................................................................................................. 141

ACOPLAMIENTO ENTRE SUBSISTEMAS ........................................................................................................ 142

DESACOPLAMIENTO DE SUBSISTEMAS ........................................................................................................ 147

COHESIÓN DE LOS SUBSISTEMAS ................................................................................................................ 147

DIRECTRICES PARA EL DISEÑO ESTRUCTURAL Y SUS CONSECUENCIAS ....................................................... 153

XV DOS EJEMPLOS DE ESTRUCTURAS ADAPTABLES AL CAMBIO ......................................... 156

LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN .............................................................................................................. 156

LA ARQUITECTURA PARA EL DESARROLLO DE TI ....................................................................................... 159

PARTE IV CONCLUSIONES .................................................................................................................... 166

XVI RECOMENDACIONES GENERALES PARA AFRONTAR EL CAMBIO ................................. 168

REFLEXIONES PARA COMPRENDER EL CAMBIO ........................................................................................... 168

LOS “10 MANDAMIENTOS” DE DE ROSNAY ................................................................................................ 169

LOS “CÓDIGOS DEL CAMBIO” DE FLOWER .................................................................................................. 171

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS........................................................................................................ 175

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS x

ILUSTRACIONES

ILUSTRACIÓN 1. CAMBIO DISCRETO. ................................................................................................................... 5

ILUSTRACIÓN 2. CAMBIO CONTINUO. .................................................................................................................. 6

ILUSTRACIÓN 3. CAMBIO DISCONTINUO. ............................................................................................................. 6

ILUSTRACIÓN 4. ESTADOS DEL ENTORNO. ......................................................................................................... 18

ILUSTRACIÓN 5. INCERTIDUMBRE DEL ENTORNO............................................................................................... 19

ILUSTRACIÓN 6. PAISAJE DE AJUSTE DE UN SISTEMA. ........................................................................................ 20

ILUSTRACIÓN 7. PERTURBACIONES DE UN SISTEMA........................................................................................... 21

ILUSTRACIÓN 8. LAS CINCO “C” QUE DIFERENCIAN LOS DATOS DE LA INFORMACIÓN. ...................................... 31

ILUSTRACIÓN 9. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DEL PRINCIPIO DE CONOCIMIENTO INCOMPLETO. ......................... 33

ILUSTRACIÓN 10. SURGIMIENTO DE UN PARADIGMA. ........................................................................................ 39

ILUSTRACIÓN 11. SURGIMIENTO DE NUEVOS PARADIGMAS (LUGAR MÁS PROBABLE). ....................................... 39

ILUSTRACIÓN 12. SURGIMIENTO DE NUEVOS PARADIGMAS (LUGAR MÁS LÓGICO) ............................................ 40

ILUSTRACIÓN 13. PARADIGMAS EN LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN......................................................... 41

ILUSTRACIÓN 14. DESPLAZAMIENTO DE PARADIGMAS. ..................................................................................... 43

ILUSTRACIÓN 15. DESPLAZAMIENTO REPENTINO DE PARADIGMAS. .................................................................. 43

ILUSTRACIÓN 16. CUATRO FORMAS DE AFRONTAR LOS RIESGOS. ...................................................................... 47

ILUSTRACIÓN 17. ELEMENTOS DEL PROCESO DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS.................................................. 49

ILUSTRACIÓN 18. INTERACCIONES ENTRE EL SISTEMA Y SU ENTORNO. ............................................................. 58

ILUSTRACIÓN 19. AGENTES GENERADORES DEL CAMBIO EN LAS EMPRESAS. .................................................... 60

ILUSTRACIÓN 20. INPUTS Y OUTPUTS DEL SISTEMA. .......................................................................................... 60

ILUSTRACIÓN 21. REALIMENTACIÓN DE UN SISTEMA. ....................................................................................... 61

ILUSTRACIÓN 22. REALIMENTACIÓN POSITIVA. ................................................................................................. 62

ILUSTRACIÓN 23. REALIMENTACIÓN NEGATIVA. ............................................................................................... 62

ILUSTRACIÓN 24. ACTITUDES DE LOS SISTEMAS. ............................................................................................... 66

ILUSTRACIÓN 25. PATRONES DE COMPORTAMIENTO DE LOS SISTEMAS. ............................................................ 74

ILUSTRACIÓN 26. PRODUCTIVIDAD DE UN SISTEMA. ......................................................................................... 74

ILUSTRACIÓN 27. DESTRUCCIÓN-CREATIVA EN LAS DIFERENTES ECONOMÍAS. ................................................. 76

ILUSTRACIÓN 28. DESTRUCCIÓN-CREATIVA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN. ................................................... 77

ILUSTRACIÓN 29. BALANCE DE FUERZAS. ......................................................................................................... 80

ILUSTRACIÓN 30. BALANCE DE FLUJO. .............................................................................................................. 81

ILUSTRACIÓN 31. ESTADOS ESTÁTICO Y ESTACIONARIO. ................................................................................... 81

ILUSTRACIÓN 32. FUERZAS CONDUCENTES Y RESTRICTIVAS. ............................................................................ 82

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xi

ILUSTRACIÓN 33. FUERZAS INTERNAS ACTUANDO EN EL CAMBIO DE PLATAFORMA INFORMÁTICA. .................. 84

ILUSTRACIÓN 34. COMPORTAMIENTO OSCILATORIO DE LOS SISTEMAS. ............................................................ 85

ILUSTRACIÓN 35. FENÓMENO DE GIBBS-WILBRAHAM. ..................................................................................... 86

ILUSTRACIÓN 36. LA MESETA HOMEOQUINÉTICA. ............................................................................................. 90

ILUSTRACIÓN 37. ELEMENTOS DE UN SISTEMA DE CONTROL. ............................................................................ 93

ILUSTRACIÓN 38. SISTEMA DE CONTROL DE SECUENCIA CERRADA. .................................................................. 94

ILUSTRACIÓN 39. SISTEMA REGULADO.............................................................................................................. 95

ILUSTRACIÓN 40. REGULACIÓN POR ELIMINACIÓN DE LAS PERTURBACIONES. .................................................. 96

ILUSTRACIÓN 41. REGULACIÓN POR COMPENSACIÓN DE LAS DESVIACIONES. ................................................... 96

ILUSTRACIÓN 42. REGULACIÓN POR COMPENSACIÓN DE LAS PERTURBACIONES. .............................................. 97

ILUSTRACIÓN 43. ELEMENTOS DE UN SISTEMA QUE CONTROLA SUS PROPIAS OPERACIONES. .......................... 103

ILUSTRACIÓN 44. UNA CARA: ORGANIZACIÓN (IZQUIERDA) Y ESTRUCTURA (DERECHA) [VERTUMNUS:

EMPERADOR RODOLFO II]. .................................................................................................................... 105

ILUSTRACIÓN 45. DESCOMPOSICIÓN FUNCIONAL DE LOS SISTEMAS. ............................................................... 114

ILUSTRACIÓN 46. ESTRUCTURA JERÁRQUICA DE LOS SISTEMAS. ..................................................................... 117

ILUSTRACIÓN 47. JERARQUÍAS Y RANGOS EN UN SISTEMA. ............................................................................. 120

ILUSTRACIÓN 48. PROFUNDIDAD, AMPLITUD, Y GRADO DE SALIDA ................................................................. 124

ILUSTRACIÓN 49. SESGO DE UN DIAGRAMA DE ESTRUCTURA. ......................................................................... 124

ILUSTRACIÓN 50. DIVISIÓN HORIZONTAL DE UNA ESTRUCTURA JERÁRQUICA. ................................................ 127

ILUSTRACIÓN 51. DIVISIÓN VERTICAL DE UNA ESTRUCTURA JERÁRQUICA. ..................................................... 127

ILUSTRACIÓN 52. ESTRUCTURA DE NIVELES DE UN SISTEMA. .......................................................................... 128

ILUSTRACIÓN 53. SURGIMIENTO DE NUEVOS NIVELES. .................................................................................... 129

ILUSTRACIÓN 54. NIVELES HORIZONTALES DE LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN. .......................................... 134

ILUSTRACIÓN 55. LA PRIMERA ÉPOCA EN DESARROLLO DE TI (SISTEMAS). ..................................................... 135

ILUSTRACIÓN 56. LA SEGUNDA ÉPOCA EN EL DESARROLLO DE SISTEMAS. ...................................................... 135

ILUSTRACIÓN 57. FORMA ALTERNA DEL DESARROLLO DE SISTEMAS............................................................... 136

ILUSTRACIÓN 58. LA ARQUITECTURA DEL DESARROLLO DE SISTEMAS SEGÚN MCLEOD. ................................ 136

ILUSTRACIÓN 59. ESTRUCTURA PARA LA CREACIÓN DE APLICACIONES DE TI. ................................................ 137

ILUSTRACIÓN 60. ACOPLAMIENTO ENTRE SUBSISTEMAS. ................................................................................ 142

ILUSTRACIÓN 61. GRADOS DE ACOPLAMIENTO. .............................................................................................. 146

ILUSTRACIÓN 62. GRADOS DE COHESIÓN. ....................................................................................................... 150

ILUSTRACIÓN 63. EJEMPLIFICACIÓN DE LOS GRADOS DE COHESIÓN. ............................................................... 150

ILUSTRACIÓN 64. REDUCCIÓN DEL FENÓMENO DE GIBBS-WILBRAHAM. ......................................................... 154

ILUSTRACIÓN 65. DIVISIÓN POR NIVELES EN LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN. ............................................. 157

ILUSTRACIÓN 66. ATRIBUTOS DE LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN................................................................ 159

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xii

ECUACIONES ECUACIÓN 1. DESCOMPOSICIÓN DE UN SISTEMA. .............................................................................................. 14

ECUACIÓN 2. DESCOMPOSICIÓN DE LA ONTOLOGÍA DEL SISTEMA. .................................................................... 15

ECUACIÓN 3. DESCOMPOSICIÓN DE LA DINÁMICA DEL SISTEMA. ...................................................................... 15

ECUACIÓN 4. DESCOMPOSICIÓN COMPLETA DE UN SISTEMA. ............................................................................ 15

ECUACIÓN 5. DESCOMPOSICIÓN DE UN DATO. ................................................................................................... 27

ECUACIÓN 6. DESCOMPOSICIÓN DE LA INFORMACIÓN. ...................................................................................... 29

ECUACIÓN 7. DESCOMPOSICIÓN DE CONOCIMIENTO.......................................................................................... 33

ECUACIÓN 8. MAGNITUD REAL DEL CAMBIO. .................................................................................................... 86

TABLAS

TABLA 1. TAREAS ESPECÍFICAS DE LAS CINCO “C”. .......................................................................................... 31

TABLA 2. LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN. .................................................................................................. 158

TABLA 3. HABILIDADES Y CONOCIMIENTO EN LOS NIVELES DE LA ARQUITECTURA DE DESARROLLO DE

APLICACIONES DE TI. ............................................................................................................................. 160

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xiii

LOS PRINCIPIOS

PRINCIPIO 1 (PRINCIPIO DE LA “RASURADORA” DE OCCAM). UNO NO DEBE INCREMENTAR, MÁS ALLÁ DE LO QUE

ES NECESARIO, EL NÚMERO DE ENTIDADES REQUERIDAS PARA EXPLICAR ALGO. .................................. XXIII

PRINCIPIO 2 (PRINCIPIO DE EQUIVALENCIA ENTRE CAMBIO Y PROCESO). EL CAMBIO DEFINE EL PROCESO, Y EL

PROCESO DEFINE EL CAMBIO. ..................................................................................................................... 4

PRINCIPIO 3 (PRINCIPIO DE UNIVERSALIDAD DEL CAMBIO). EL CAMBIO ES PARTE DE Y OPERA EN EL UNIVERSO. 7

PRINCIPIO 4 (PRINCIPIO DE ESCALAMIENTO DE LAS OPERACIÓN DEL CAMBIO). EL CAMBIO SIEMPRE OPERA A

TODAS LAS POSIBLES ESCALAS EXISTENTES EN EL UNIVERSO. ................................................................... 7

PRINCIPIO 5 (PRINCIPIO DE LAS FRONTERAS DEL CAMBIO). EN EL UNIVERSO, LOS PROCESOS, Y POR LO TANTO EL

CAMBIO, NO TIENEN NI PRINCIPIO NI FINAL. ............................................................................................... 7

PRINCIPIO 6 (PRINCIPIO DE FINITUD DEL CAMBIO). UN CAMBIO EN UN SISTEMA SIEMPRE TIENE UNA DURACIÓN

FINITA (ACOTADA). .................................................................................................................................... 8

PRINCIPIO 7 (PRINCIPIO DE ORIGEN DEL CAMBIO). UN CAMBIO SIEMPRE ES PROVOCADO POR LA “ENTIDAD

SUJETO”. .................................................................................................................................................... 8

PRINCIPIO 8 (PRINCIPIO DE CONTROL DEL CAMBIO). LA OCURRENCIA DE UN CAMBIO ESTÁ BAJO CONTROL DE LA

“ENTIDAD SUJETO” Y NO DE LA “ENTIDAD OBJETO”. .................................................................................. 9

PRINCIPIO 9 (PRINCIPIO DE PERCEPCIÓN DEL CAMBIO). LA “ENTIDAD OBJETO” DEBE SER CAPAZ DE PERCIBIR

QUE EL CAMBIO OCURRIÓ. ......................................................................................................................... 9

PRINCIPIO 10 (PRINCIPIO DE ALTERACIÓN DEL ESTADO Y DEL COMPORTAMIENTO). UNA VEZ DETECTADO EL

CAMBIO POR LA “ENTIDAD OBJETO”, ÉSTA ALTERA SU ESTADO ORIGINAL Y POR LO TANTO SU

COMPORTAMIENTO. ................................................................................................................................... 9

PRINCIPIO 11 (PRINCIPIO DE IDENTIDAD DE LOS INDISTINGUIBLES). DOS SISTEMAS QUE TENGAN LA MISMA

CONFIGURACIÓN DEBEN SER CONSIDERADOS COMO UN SOLO SISTEMA. .................................................. 21

PRINCIPIO 12 (PRINCIPIO DE RETENCIÓN SELECTIVA). LAS CONFIGURACIONES ESTABLES EN UN SISTEMA SON

RETENIDAS, LAS INESTABLES SON ELIMINADAS. ...................................................................................... 21

PRINCIPIO 13 (PRINCIPIO DE CRECIMIENTO AUTOCATALÍTICO). LAS CONFIGURACIONES ESTABLES QUE

FACILITAN LA APARICIÓN DE CONFIGURACIONES SIMILARES A ELLAS SERÁN MAYORES EN NÚMERO. .... 22

PRINCIPIO 14 (PRINCIPIO DE TRANSICIONES ASIMÉTRICAS). LA PROBABILIDAD DE TRANSICIÓN DE UN ESTADO

INESTABLE A UNO ESTABLE ES MAYOR QUE LA PROBABILIDAD DE LA TRANSICIÓN INVERSA. .................. 23

PRINCIPIO 15 (PRINCIPIO DE VARIEDAD SELECTIVA). ENTRE MAYOR SEA LA VARIEDAD DE CONFIGURACIONES

QUE UN SISTEMA PUEDA TOMAR, MAYOR SERÁ LA PROBABILIDAD DE QUE AL MENOS UNA DE ESTAS

CONFIGURACIONES SEA SELECTIVAMENTE RETENIDA. ............................................................................. 24

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xiv

PRINCIPIO 16 (PRINCIPIO DE REDUNDANCIA DE LOS RECURSOS). PARA MINIMIZAR EL EFECTO DE LAS

PERTURBACIONES, EL SISTEMA REQUIERE DE SISTEMAS DE RESPALDO QUE CONTENGAN RECURSOS

CRÍTICOS. ................................................................................................................................................. 25

PRINCIPIO 17 (PRINCIPIO DEL MÍNIMO ESFUERZO). UN SISTEMA TRATARÁ DE ADAPTARSE O CAMBIAR A SU

ENTORNO PARA SATISFACER SUS NECESIDADES, DEPENDIENDO DE LO QUE LE SEA MÁS FÁCIL. ............... 25

PRINCIPIO 18 (PRINCIPIO DE DESORDEN DE LOS SÍMBOLOS). EN EL NIVEL MÁS BAJO DE INTERPRETACIÓN DE

PROCESOS, UN GRUPO DE SÍMBOLOS NO POSEE ESTRUCTURA ALGUNA. .................................................... 27

PRINCIPIO 19 (PRINCIPIO DE INEXPRESIÓN DE LOS DATOS). UN DATO NO TIENE SIGNIFICADO ALGUNO. ............ 27

PRINCIPIO 20 (PRINCIPIO DE VARIACIÓN A CIEGAS). EN EL NIVEL MÁS ELEMENTAL DE VARIACIÓN DE PROCESOS,

“NO ES POSIBLE CONOCER” CUÁL DE LAS VARIANTES QUE ELLOS PRODUCEN SERÁ LA SELECCIONADA. .. 29

PRINCIPIO 21 (PRINCIPIO DE INCERTIDUMBRE). CUALQUIER INTERACCIÓN ENTRE EL SISTEMA Y EL ENTORNO

HACE QUE CAMBIEN AMBOS. ENTRE MÁS EXPLORE EL SISTEMA A SU ENTORNO, MÁS DIFÍCIL SERÁ PARA ÉL

OBTENER INFORMACIÓN ACERCA DEL ESTADO INICIAL DE LO QUE OBSERVA Y SUS OBSERVACIONES

ESTARÁN MÁS CONTAMINADAS POR SU PROPIO ESFUERZO. ...................................................................... 31

PRINCIPIO 22 (PRINCIPIO MINIMAX). EN SITUACIONES DONDE SE PRESENTEN DIFERENTES ALTERNATIVAS, LA

ESTRATEGIA MÁS RAZONABLE ES AQUELLA QUE PROMETA MINIMIZAR EL MÁXIMO DE PÉRDIDAS

POSIBLES. ................................................................................................................................................. 32

PRINCIPIO 23 (PRINCIPIO DEL CONOCIMIENTO INCOMPLETO). EL MODELO CONTENIDO EN UN SISTEMA ES

NECESARIAMENTE INCOMPLETO. ............................................................................................................. 32

PRINCIPIO 24 (PRINCIPIO DE LA OSCURIDAD). A PESAR QUE UN SISTEMA NO SE PUEDE CONOCER

COMPLETAMENTE, ÉSTE SE PUEDE ADMINISTRAR EFECTIVAMENTE. ........................................................ 34

PRINCIPIO 25 (PRINCIPIO DE VALIDEZ, ALMACENAMIENTO Y UNIVERSALIDAD DEL CONOCIMIENTO EXPLÍCITO).

LAS EXPRESIONES FORMALES FACILITAN LA ACUMULACIÓN Y MEJORAMIENTO DEL CONOCIMIENTO. LAS

PRUEBAS DE VALIDEZ IMPLICAN QUE ES POSIBLE SELECCIONAR LAS DESCRIPCIONES ADECUADAS Y

RECHAZAR LAS INAPROPIADAS. EL ALMACENAMIENTO IMPLICA QUE LAS DESCRIPCIONES ADECUADAS

PUEDAN DÁRSELES MANTENIMIENTO. LA UNIVERSALIDAD SIGNIFICA QUE EL CONOCIMIENTO

DESARROLLADO POR DIFERENTES SISTEMAS EN DIFERENTES LUGARES SE PUEDE COMUNICAR Y

CONJUNTAR, DE TAL FORMA QUE SE PUEDE TENER UN DEPÓSITO DE CONOCIMIENTO PROBADO Y

DISPONIBLE. ............................................................................................................................................. 35

PRINCIPIO 26 (PRINCIPIO DEL EFECTO PARADIGMA). EN LA PERSPECTIVA DE UN PARADIGMA INAPROPIADO, EL

SISTEMA ES INCAPAZ DE PERCIBIR LOS DATOS U OBJETOS QUE SE ENCUENTRAN JUSTO DELANTE DE ÉL. . 44

PRINCIPIO 27 (PRINCIPIO DE MAXIMIZACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE). EN EL RAZONAMIENTO INDUCTIVO,

UTILIZAR TODA, Y NO MÁS QUE TODA, LA INFORMACIÓN DISPONIBLE. .................................................... 45

PRINCIPIO 28 (PRINCIPIO DE MINIMIZACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE). EN EL RAZONAMIENTO DEDUCTIVO,

PERDER LA MÍNIMA INFORMACIÓN QUE SEA POSIBLE. .............................................................................. 45

PRINCIPIO 29 (PRINCIPIO DE LA INVARIANZA DE LA INCERTIDUMBRE). CUANDO SE TRANSFORME A UN SISTEMA

O A UN PARADIGMA, HACER LA CANTIDAD DE INFORMACIÓN RESULTANTE EN EL SISTEMA O PARADIGMA

TAN CERCANA POSIBLE A LA ORIGINAL. ................................................................................................... 45

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xv

PRINCIPIO 30 (PRINCIPIO DE EMERY Y TRIST). EL ENTENDIMIENTO DEL COMPORTAMIENTO DE UN SISTEMA

REQUIERE DEL CONOCIMIENTO DE CADA MIEMBRO DEL SIGUIENTE CONJUNTO DE INTERACCIONES {I11,

I12, I21, I22}, DONDE I INDICA LA INTERACCIÓN, EL ÍNDICE 1 SE REFIERE AL SISTEMA EN SÍ, Y EL ÍNDICE 2

AL ENTORNO DEL SISTEMA. ...................................................................................................................... 57

PRINCIPIO 31 (PRINCIPIO DE INDUCCIÓN DEL CAMBIO). EL CAMBIO EN LOS SISTEMAS ES INDUCIDO

CRECIENTEMENTE POR ENTIDADES EXTERNAS. ........................................................................................ 58

PRINCIPIO 32 (PRINCIPIO DE ADAPTABILIDAD). LA ADAPTABILIDAD DE LOS SISTEMAS ES UNA FUNCIÓN DE SU

HABILIDAD PARA APRENDER Y COMPORTARSE EN CONTINGENCIAS CAMBIANTES DEL ENTORNO............. 59

PRINCIPIO 33 (PRINCIPIO DE ULTRAESTABILIDAD). LOS SISTEMAS HOMEOSTÁTICOS SON ULTRAESTABLES. ..... 64

PRINCIPIO 34 (PRINCIPIO DE DESTRUCCIÓN-CREATIVA). EN EL CURSO DE TODO CAMBIO (AUTOESAMBLAJE O

EVOLUCIÓN), UN SISTEMA ADQUIERE ALGUNAS PROPIEDADES Y LEYES, MIENTRAS QUE OTRAS

DESAPARECEN. ........................................................................................................................................ 75

PRINCIPIO 35 (PRINCIPIO DEL FENÓMENO DE GIBBS-WILBRAHAM). ANTE LA PRESENCIA DE UN CAMBIO Y ANTE

LA FALTA DE CONOCIMIENTO PARA PREDECIRLO, EL SISTEMA REACCIONARÁ CONFORME AL FENÓMENO

DE GIBBS-WILBRAHAM. .......................................................................................................................... 87

PRINCIPIO 36 (PRINCIPIO DE REDUCCIÓN DEL IMPACTO AL CAMBIO). PARA QUE UN SISTEMA PUEDA REDUCIR EL

IMPACTO AL CAMBIO DEBE POSEER UN CONOCIMIENTO SUFICIENTE DE SU ENTORNO (FORMULACIÓN DE UN

MODELO) Y UNA ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL INTERNA ROBUSTA. .................................................... 88

PRINCIPIO 37 (PRINCIPIO DE VARIEDAD OBLIGADA). ENTRE MAYOR SEA LA VARIEDAD DE ACCIONES

DISPONIBLES EN UN CONTROLADOR, MÁS GRANDE SERÁ LA VARIEDAD DE PERTURBACIONES QUE LE ES

POSIBLE COMPENSAR. .............................................................................................................................. 91

PRINCIPIO 38 (PRINCIPIO DE RELACIÓN CONTROL-REGULACIÓN) EL CONTROL DE UN SISTEMA TRAE CONSIGO LA

REGULACIÓN DEL MISMO. ........................................................................................................................ 94

PRINCIPIO 39 (PRINCIPIO DE CONOCIMIENTO OBLIGADO). CON EL FIN DE COMPENSAR LAS PERTURBACIONES DE

UNA FORMA ADECUADA, UN SISTEMA REGULADO TIENE QUE “CONOCER” QUE ACCIÓN SELECCIONAR DE

LA GRAN VARIEDAD DE ACCIONES DISPONIBLES. ..................................................................................... 97

PRINCIPIO 40 (PRINCIPIO DE RESTRICCIÓN OBLIGADA). CON EL FIN DE QUE EXISTA UNA COORDINACIÓN

ADECUADA DE ACCIONES PARA LA PERCEPCIÓN, AL SISTEMA LE DEBE SER POSIBLE SELECCIONAR UNA

OPCIÓN CORRECTA. .................................................................................................................................. 98

PRINCIPIO 41 (PRINCIPIO DE CONSTRUCCIÓN RECURSIVA DE SISTEMAS). LOS PROCESOS INTRÍNSECOS EN LA

FÓRMULA BVSR CONSTRUYEN RECURSIVAMENTE SISTEMAS ESTABLES A TRAVÉS DE LA RECOMBINACIÓN

DE BLOQUES CONSTRUCTORES ESTABLES. ............................................................................................. 104

PRINCIPIO 42 (PRINCIPIO DE MÁXIMA AUTONOMÍA). A TRAVÉS DE LA RED DE INTERACCIONES, Y SU

REGENERACIÓN, ENTRE LOS COMPONENTES DE UN SISTEMA SE PROPORCIONAN LAS HERRAMIENTAS PARA

LLEVAR A CABO PLANEACIONES LOCALES, MÁS QUE PARA PROPORCIONAR UN CONTROL CENTRALIZADO

DE LA PLANEACIÓN EN CIERTOS COMPONENTES DE LA RED. .................................................................. 106

PRINCIPIO 43 (PRINCIPIO DE AUTO-ORGANIZACIÓN). TODO SISTEMA CON CERRADURA ORGANIZACIONAL

DESARROLLARÁ COMPONENTES QUE SE ADAPTEN A SU ENTORNO. ........................................................ 107

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xvi

PRINCIPIO 44 (PRINCIPIO DE GÉNESIS DE LA ESTRUCTURA). CUALQUIER PROCESO DE COMUNICACIÓN ENTRE LOS

COMPONENTES DE UN SISTEMA, UNA VEZ INICIADO Y MANTENIDO CON CIERTA REGULARIDAD, CONDUCE

A LA GÉNESIS DE LA ESTRUCTURA (SOCIAL ENTRE COMUNICADORES) EN ESE SISTEMA. ........................ 108

PRINCIPIO 45 (PRINCIPIO DE ANIDAMIENTO DE LOS SISTEMAS). UN SISTEMA ESTÁ SIEMPRE CONTENIDO EN

OTRO. ASÍ CADA SISTEMA TIENE SUBSISTEMAS Y SUPRASISTEMAS. ....................................................... 110

PRINCIPIO 46 (PRINCIPIO DE VENTAJA COMPARATIVA). LOS SUBSISTEMAS DE PRODUCCIÓN SERÁN UTILIZADOS

EN AQUELLOS PROCESOS EN LOS CUALES SON RELATIVAMENTE MÁS PRODUCTIVOS. ............................ 111

PRINCIPIO 47 (PRINCIPIO DE SUBSIDIO DE LOS SISTEMAS). LOS PROBLEMAS SE RESUELVEN MEJOR EN EL

SUBSISTEMA DONDE SE PRESENTAN. ...................................................................................................... 111

PRINCIPIO 48 (PRINCIPIO DE BORSODI). CENTRALIZAR LAS OPERACIONES EN UN SUBSISTEMA HARÁ QUE LOS

COSTOS DE LA PRODUCCIÓN DISMINUYAN, PERO TAMBIÉN HARÁ QUE LOS COSTOS DE PROCESAMIENTO Y

DISTRIBUCIÓN SE INCREMENTEN DESPROPORCIONADAMENTE. .............................................................. 113

PRINCIPIO 49 (PRINCIPIO DE SUBOPTIMIZACIÓN). OPTIMIZAR CADA SUBSISTEMA DE FORMA INDEPENDIENTE NO

CONDUCIRÁ EN GENERAL AL TENER UN SISTEMA ÓPTIMO. ..................................................................... 113

PRINCIPIO 50 (PRINCIPIO DE REDUNDANCIA DEL MANDO SUPERIOR). EL PODER RESIDE DONDE LA INFORMACIÓN

Y EL CONOCIMIENTO RESIDEN. ............................................................................................................... 117

PRINCIPIO 51 (PRINCIPIO DE CAUSALIDAD DE LOS SUBSISTEMAS). EL TODO ESTÁ EN CIERTO GRADO

RESTRINGIDO POR LAS PARTES (CAUSALIDAD ASCENDENTE), PERO EL MISMO TIEMPO LAS PARTES ESTÁN

EN CIERTO GRADO (NO NECESARIAMENTE IGUAL AL ANTERIOR) RESTRINGIDAS POR EL TODO

(CAUSALIDAD DESCENDENTE). .............................................................................................................. 118

PRINCIPIO 52 (PRINCIPIO DEL BALANCE BUROCRÁTICO DEL PODER). CUANDO SE PRESENTA UN CONFLICTO

GENERADO POR LA ADOPCIÓN DE NUEVAS POLÍTICAS EN EL SISTEMA, ÉSTE TIENDE A EVALUAR, SOBRE LA

BASE DEL ALCANCE DE LA POLÍTICA, LA ALTERACIÓN EN LAS POSICIONES RELATIVAS DE PODER DE LOS

SUBSISTEMAS AFECTADOS. LA DECISIÓN QUE EL SISTEMA TOMARÁ ES AQUELLA QUE MENOS PERTURBE EL

BALANCE EXISTENTE DE PODER ENTRE LOS SUBSISTEMAS. .................................................................... 119

PRINCIPIO 53 (PRINCIPIO DE JERARQUÍA OBLIGADA). LA FALTA DE UNA HABILIDAD PARA REGULAR SE PUEDE

COMPENSAR, HASTA CIERTO PUNTO, POR UNA MAYOR ORGANIZACIÓN JERÁRQUICA. ............................ 119

PRINCIPIO 54 (PRINCIPIO DE LA REINA ROJA). PARA UN SISTEMA EVOLUTIVO, SU CONTINUO DESARROLLO ES

NECESARIO PARA MANTENER SU AJUSTE RELATIVO CON LOS SISTEMAS QUE CO-EVOLUCIONAN CON ÉL.120

PRINCIPIO 55 (PRINCIPIO GENERALIZADO DE PETER). LOS SISTEMAS EVOLUTIVOS TIENDEN A DESARROLLARSE

HASTA EL LÍMITE DE SU COMPETENCIA ADAPTATIVA. ............................................................................ 121

PRINCIPIO 56 (PRINCIPIO DE LA NATURALEZA DE LOS RANGOS). LA ELECCIÓN DE LOS RANGOS EN QUE SE

DESCRIBA UN SISTEMA DADO DEPENDE DEL OBSERVADOR, DE SUS CONOCIMIENTOS ACERCA DEL

FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA MISMO, Y DE SU INTERÉS POR ÉL, AUNQUE EN EL CASO DE MUCHOS

SISTEMAS EXISTEN RANGOS QUE PARECEN SERLE NATURALES O INHERENTES. ...................................... 122

PRINCIPIO 57 (PRINCIPIO DE COMPRENSIÓN DE LOS SISTEMAS). PARTIENDO DE UN RANGO CUALQUIERA DADO,

LA COMPRENSIÓN DEL SISTEMA AUMENTA AL IR CRUZANDO RANGOS: CUANDO SE DESCIENDE EN LA

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xvii

JERARQUÍA SE OBTIENEN EXPLICACIONES MÁS DETALLADAS, MIENTRAS QUE CUANDO SE ASCIENDE POR

ELLA SE ADQUIERE UNA COMPRENSIÓN MÁS PROFUNDA DE SU SIGNIFICACIÓN. ..................................... 122

PRINCIPIO 58 (PRINCIPIO DE CONTENCIÓN DE LOS NIVELES). EN UN SISTEMA CON UNA ESTRUCTURA DE

NIVELES, CUALQUIER SUBSISTEMA PERTENECE, AL MENOS, A UNO DE LOS NIVELES. ............................. 130

PRINCIPIO 59 (PRINCIPIO DE DEPENDENCIA). LOS NIVELES NUEVOS DEPENDEN DE LOS ANTIGUOS EN LO QUE SE

REFIERE A SU EMERGENCIA, ASÍ COMO EN LO QUE ATAÑE A LA CONTINUACIÓN DE SU EXISTENCIA. ...... 130

PRINCIPIO 60 (PRINCIPIO DE AUTONOMÍA Y ESTABILIDAD). TODO NIVEL POSEE, DENTRO DE CIERTOS LÍMITES,

ALGUNA AUTONOMÍA Y ESTABILIDAD. ................................................................................................... 130

PRINCIPIO 61 (PRINCIPIO DE ALCANCE). TODO PROCESO ESTÁ DETERMINADO PRIMARIAMENTE DE ACUERDO

CON EL CONJUNTO DE PRINCIPIOS ESPECÍFICOS QUE CARACTERICE A SU PROPIO NIVEL O NIVELES Y A LOS

NIVELES CONTIGUOS. ............................................................................................................................. 131

LAS METODOLOGÍAS

METODOLOGÍA 1. METODOLOGÍA DE BUNGE PARA LA INDAGACIÓN DEL CONOCIMIENTO. ............................. 132

METODOLOGÍA 2. METODOLOGÍA PARA EL DISEÑO ESTRUCTURAL DE LOS SISTEMAS. .................................... 153

LOS ALGORITMOS ALGORITMO 1. ALGORITMO PARA DETERMINAR LA VIABILIDAD DEL CAMBIO. ................................................. 83

ALGORITMO 2. ALGORITMO PARA DETERMINAR EL ACOPLAMIENTO ENTRE SUBSISTEMAS. ............................ 146

ALGORITMO 3. ALGORITMO PARA DETERMINAR EL GRADO DE COHESIÓN DE UN SUBSISTEMA........................ 152

LOS “10 MANDAMIENTOS” DEL CAMBIO MANDAMIENTO 1. PRESERVAR LA VARIEDAD. ................................................................................................ 169

MANDAMIENTO 2. NO “ABRIR” LOS CICLOS REGULATORIOS. .......................................................................... 169

MANDAMIENTO 3. BUSCAR LOS PUNTOS DE AMPLIFICACIÓN. ......................................................................... 169

MANDAMIENTO 4. RESTABLECER EQUILIBRIOS A TRAVÉS DE LA DESCENTRALIZACIÓN. ................................. 169

MANDAMIENTO 5. CONOCER CÓMO MANTENER LAS RESTRICCIONES. ............................................................. 169

MANDAMIENTO 6. DIFERENCIAR PARA INTEGRAR. ......................................................................................... 170

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xviii

MANDAMIENTO 7. PERMITIR LA AGRESIÓN PARA EVOLUCIONAR. ................................................................... 170

MANDAMIENTO 8. DEFINIR LOS OBJETIVOS ANTES DE LA PROGRAMACIÓN DETALLADA. ................................ 170

MANDAMIENTO 9. CONOCER CÓMO UTILIZAR LA ENERGÍA OPERATIVA. ......................................................... 170

MANDAMIENTO 10. RESPETAR LOS TIEMPOS DE RESPUESTA. .......................................................................... 170

LOS CÓDIGOS DEL CAMBIO

CÓDIGO 1. PERMANECER CON LOS PIES EN LA TIERRA. .................................................................................... 171

CÓDIGO 2. MIRAR SIEMPRE HACIA DELANTE. .................................................................................................. 171

CÓDIGO 3. ESPERAR EL CAMBIO. ..................................................................................................................... 171

CÓDIGO 4. ESPERAR UN CAMBIO REPENTINO. .................................................................................................. 171

CÓDIGO 5. BUSCAR UN CAMBIO EN CADA NIVEL DEL SISTEMA. ....................................................................... 171

CÓDIGO 6. ESPERAR EL CAMBIO PARA EVOLUCIONAR. .................................................................................... 171

CÓDIGO 7. ESPERAR LO INESPERABLE. ............................................................................................................ 171

CÓDIGO 8. DECIR SIEMPRE LA VERDAD. .......................................................................................................... 171

CÓDIGO 9. INCREMENTAR LA COMUNICACIÓN. ............................................................................................... 172

CÓDIGO 10. ESCUCHAR ACTIVAMENTE, ÁVIDAMENTE. ................................................................................... 172

CÓDIGO 11. NOTAR LA REALIMENTACIÓN QUE TIENE EL SISTEMA. ................................................................. 172

CÓDIGO 12. NOTAR CÓMO EL SISTEMA SE ANTICIPA AL FUTURO. .................................................................... 172

CÓDIGO 13. AUMENTAR LA VISIÓN DEL ENTORNO. ......................................................................................... 172

CÓDIGO 14. NO DEPENDER DEMASIADO DE LAS PREDICCIONES. ...................................................................... 172

CÓDIGO 15. TRAZAR UNA VISIÓN DEL FUTURO QUE FUNCIONE. ...................................................................... 172

CÓDIGO 16. CONFECCIONAR LO QUE SE ESTÁ HACIENDO. ............................................................................... 172

CÓDIGO 17. OBSERVAR EL COMPORTAMIENTO, ANTES QUE LA ESTRUCTURA. ................................................ 172

CÓDIGO 18. EVITAR EL SÍNDROME DEL “HERMANO MAYOR”. ......................................................................... 172

CÓDIGO 19. UTILIZAR LO QUE SE TIENE. ......................................................................................................... 173

CÓDIGO 20. ENCONTRAR LOS CICLOS DE REALIMENTACIÓN. .......................................................................... 173

CÓDIGO 21. ESPERAR DE CADA COMPONENTE LO QUE REALIZA MEJOR. .......................................................... 173

CÓDIGO 22. NO PENALIZAR LOS ERRORES. ...................................................................................................... 173

CÓDIGO 23. HACER DEL SISTEMA UN ORGANISMO QUE APRENDE. .................................................................. 173

CÓDIGO 24. DEJAR QUE LOS COMPONENTES DESCUBRAN QUE FUNCIONA Y QUE NO FUNCIONA. ..................... 173

CÓDIGO 25. CAMBIAR, COMO ÚLTIMA OPCIÓN, A LOS COMPONENTES LÍDERES Y SUS SEGUIDORES. ................ 173

CÓDIGO 26. DELEGAR LAS DECISIONES. .......................................................................................................... 173

CÓDIGO 27. DEJAR QUE EL ENTORNO O LOS DEMÁS COMPONENTES DEL SISTEMA TOMEN LAS DECISIONES

RESPECTIVAS. ........................................................................................................................................ 173

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xix

CÓDIGO 28. AUMENTAR LA COHESIÓN Y DISMINUIR EL ACOPLAMIENTO DEL SISTEMA. .................................. 173

CÓDIGO 29. COMPARTIR LAS FUENTES DE RECURSOS EXTERNOS, NO BENEFICIOS. COMPARTIR CALIDAD, NO

TAMAÑO. ............................................................................................................................................... 174

CÓDIGO 30. HACER LO QUE SE SABE HACER. ................................................................................................... 174

CÓDIGO 31. NO OBSERVAR A LOS DEMÁS SISTEMAS COMO REALIZAN EL CAMBIO, OBSERVAR CÓMO LO REALIZA

EL SISTEMA EN CUESTIÓN. ..................................................................................................................... 174

CÓDIGO 32. INCREMENTAR LA VELOCIDAD. .................................................................................................... 174

CÓDIGO 33. ESTAR PREPARADO PARA EL CAMBIO. .......................................................................................... 174

CÓDIGO 34. DEJAR LLEVARSE POR EL CAMBIO. ............................................................................................... 174

CÓDIGO 35. SER PRECAVIDO. .......................................................................................................................... 174

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xx

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxi

IIINNNTTTRRROOODDDUUUCCCCCCIIIÓÓÓNNN

Una de las características más importantes de la sociedad en que vivimos es la velocidad

con la que cambia. Por ejemplo, no hace muchos años apenas se conocía la tecnología

informática y no se vislumbraba la cantidad de aplicaciones que ésta podría tener en la

sociedad en general. Hoy en día, esta tecnología ha generado una serie de cambios en la

forma de operar en casi la totalidad de las empresas, y todavía falta mucho por descubrirse.

Para poder adaptarse a las circunstancias impuestas por el cambio, se necesita

constantemente desarrollar nuevas habilidades para adaptarse a este entorno cambiante. La

falta de adaptación al cambio ha generado en las personas una serie de problemas, como el

de desempleo, mientras que, por otro lado, las personas que han logrado adaptarse y hacen

una revisión constante de sus habilidades, cada día tienen mejores oportunidades de trabajo.

Algo similar ocurre con las empresas de cualquier giro.

Para muchas personas y empresas, demasiado cambio los pone tensos y les genera una

tendencia a rechazarlo. La razón principal es que la aceleración del cambio está

acompañada por un incremento en la información inherente en él y que no siempre se

puede convertir en conocimiento útil que permita saber, con cierto grado de certidumbre,

qué rumbo tomar. En otras palabras, se tiene temor a lo desconocido.

Así, lo desconocido se genera por no saber cómo aprovechar eficaz y eficientemente la

información arrojada por cambio. Esto se debe principalmente a que la información no

siempre se expresa de “forma pura”, en el sentido que se refiera a una sola disciplina, sino

que para poder comprenderla requiere de la integración de varias disciplinas, teorías,

ideologías, etc. Una forma de atacar este problema de integración es tratar de descubrir su

organización. Cuando esta organización de la información se descubre y puede describirse

a través de principios que sean independientes del dominio específico de aplicación,

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxii

entonces se habrán descubierto las leyes generales que hacen posible el análisis y

resolución problemas en cualquier dominio.

Un problema trae consigo beneficios excepcionales o daños también excepcionales, por lo

que es necesario emplear una forma de resolver tales problemas de forma eficiente y eficaz.

Una método que ha demostrado ser útil para la resolución de problemas desde mediados del

Siglo XX es la utilización del pensamiento de sistemas, el cual ofrece una perspectiva

nueva y poderosa, un lenguaje especializado, y un conjunto de herramientas útiles para tal

efecto. En general, el pensamiento de sistemas, es una forma de entender la realidad de las

relaciones entre las diversas partes de los sistemas, más que hacer énfasis en las partes de

esos sistemas. Esta forma de pensamiento se basa en un campo del conocimiento

denominado teoría general de sistemas que ha sido cultivada por diversos pensadores y en

la actualidad existe una amplia literatura al respecto, lo que permite decir con toda certeza

que el pensamiento de sistemas está soportado por principios fundamentales derivados de

bases teóricas y prácticas firmes.

Puesto que no existe sistema que no sufra los embates del cambio, el cual puede provenir

de diversas fuentes y bajo diferentes circunstancias, los principios son una forma de

expresar las ideas fundamentales que permitan establecer un marco de trabajo o

metodología para la resolución de problemas generados por él en el sistema.

Así pues, si se comprenden los principios inherentes alrededor del cambio y los sistemas se

podrán afrontar tales problemas. De aquí se deriva el objetivo principal de este trabajo:

establecer un conjunto de principios claros y coherentes que permitan comprender el

cambio en los sistemas. Tales principios han sido cuidadosamente seleccionados de

diferentes fuentes citadas en su momento y recolectadas en la sección denominada

“Referencias Bibliográficas” al final del libro.

En la selección de los principios se tomó en cuenta dos factores principales. El primero de

ellos es que una expresión se convierte o es un principio si y sólo si cumple con las

siguientes cuatro propiedades:

Son primitivos o axiomáticos; es decir, son el inicio de una forma de pensamiento;

Son autoevidentes; es decir, tautológicos;

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxiii

Son universales, en el sentido que son virtualmente aplicables a cualquier sistema, ya

sea éste una empresa, una persona o un grupo de ellas, una tecnología, etc.,

Son invariantes en el tiempo; es decir, siempre han estado presentes, aunque se hayan

conocido hasta que alguien los expresó de una forma clara y precisa.

El segundo factor de selección es (tomando en cuenta que los temas a tratar son el cambio,

el conocimiento y los sistemas) la aplicación del siguiente principio atribuido al filósofo

medieval William de Occam (o Ockham). Este principio establece [PCW]

Principio 1 (Principio de la “rasuradora” de Occam). Uno no debe

incrementar, más allá de lo que es necesario, el número de

entidades requeridas para explicar algo.

En otras palabras, se debe utilizar solo lo necesaria para explicar algo. Este principio a

menudo se denomina el “principio de parsimonia” y es el que está detrás de cada

construcción de un modelo o teoría. Además invita a elegir, de entre todos los modelos

posibles que describen un fenómeno, el más sencillo. En cualquier modelo, la “rasuradora”

de Occam ayuda a “rasurar” aquellos conceptos, variables o construcciones que no son

realmente necesarios para explicar el fenómeno. Si se lleva a cabo lo anterior, desarrollar el

modelo será una tarea fácil y existirá menos oportunidad de introducir inconsistencias,

ambigüedades o redundancias.

Con lo anterior en mente, el presente libro se ha divido en cuatro partes. La Parte I se

refiere a la teoría previa para poder comprender el cambio, los sistemas, el conocimiento,

los paradigmas, y la clasificación de los problemas generados por el cambio. Esta parte

comprende los Capítulos del I al V.

Si se prosiguiera de la forma en que un médico lleva a cabo una consulta a un paciente, el

siguiente paso después que se tiene cierta teoría, es determinar los síntomas que presenta el

paciente. Este es el tema principal de la Parte II. En esta parte comprende los Capítulos VI

al IX y establece las bases para poder determinar los agentes generadores del cambio, el

comportamiento de los sistemas ante el ataque de esos agentes, y cómo llevar a cabo el

control de los sistemas ante el cambio.

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxiv

Continuando con la analogía de una consulta médica, el siguiente paso sería determinar la

constitución física del paciente y en particular de la parte afectada por la enfermedad; es

decir, determinar la estructura y organización. Este es el motivo de discusión de la Parte III

(Capítulos X al XV). En esta parte se estudian temas tales como la estructura jerárquica y

de niveles que puede tener un sistema, así como la cohesión y el acoplamiento de los

subsistemas que componen el sistema. Al final se presentan algunos ejemplos de

estructuras que han demostrado ser adaptables a los cambios.

Finalmente, en la Parte IV, la cual consta únicamente del Capítulo XVI, se presentan los

mandamientos y códigos que recomiendan un par de expertos en la materia par poder

afrontar el cambio. Esto equivaldría, en la analogía señalada, a dar la prescripción médica,

sólo que en este caso de una forma genérica y no particular, ya que lo discutido a través de

los capítulos comprende una gran gama de sistemas (pacientes) y no uno en particular.

Alex D.

México, D.F.

Verano, 2000

y revisado en el otoño-invierno de 2002

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxv

AAAGGGRRRAAADDDEEECCCIIIMMMIIIEEENNNTTTOOOSSS

A todos aquellos que me han mostrado que el único camino para poder afrontar el cambio

es el conocimiento. En particular al Dr. Enrique Calderón Alzati por haber creado la

Fundación Arturo Rosenblueth, una institución dedicada a la generación del conocimiento

alrededor de la informática y computación, que ha provocado y continuará provocando

cambios sustantivos en la sociedad mexicana.

A todos los profesionales e instituciones académicas que han sido perturbados por los

cambios generados por el Instituto Tecnológico Rosenblueth. También quiero agradecer a

todas las personas o empresas que buscan el cambio sin querer cambiar, en particular a

aquellas que han tenido contacto con la empresa Tecnología Nueva (TECNOVA), empresa

asociada a la Fundación Arturo Rosenblueth. En general a todos los que se han resistido al

cambio cuando éste se les presenta por mostrarme sus muchas formas de hacerlo.

A Francis Heylighen, al cual no he tenido la oportunidad de conocer, pero que gracias a él y

a su proyecto denominado “Principia Cybernetica” ha sentado los principios inherentes en

los sistemas y el cambio, los cuales son la base de este libro.

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS xxvi

CAMBIO Y CONOCIMIENTO EN LOS SISTEMAS 1

PPPAAARRRTTTEEE III

LLLAAA TTTEEEOOORRRÍÍÍAAA YYY LLLOOOSSS PPPRRRIIINNNCCCIIIPPPIIIOOOSSS

FFFUUUNNNDDDAAAMMMEEENNNTTTAAALLLEEESSS


III

CCCAAAMMMBBBIIIOOO::: EEELLL CCCOOONNNCCCEEEPPPTTTOOO

Las personas no dudan que el cambio es una parte sustancial de la realidad. Éste sucede a

diario aunque no se perciba del todo: un rayo puede caer en alguna parte del planeta y hacer

demasiado ruido sin que la gran mayoría de los seres vivos lo noten, una empresa puede

nacer o cesar sus operaciones sin que se tenga noticia de ello, etc. El cambio presenta

diferentes formas y está inmerso en todas las actividades de la vida diaria. Esto hace que no

sea comprendido del todo. De aquí que se haga necesario poner las bases para entenderlo.

De igual forma, es necesario establecer el marco de trabajo sobre el cual se basará la

discusión de los capítulos siguientes. Estos son los objetivos principales de este primer

capítulo.

DEFINICIONES DE “CAMBIO”

El cambio se puede definir de un sinnúmero de formas. Una definición que se ha mantenido

por muchos años en los círculos académicos ha sido proporcionada por W.R. Ashby

[Ashby p.21]:

“el concepto fundamental […] es el de „diferencia‟, sea entre cosas

evidentemente diferentes, sea entre dos estados de una misma cosa que ha

cambiado en el transcurso del tiempo.”

Una definición alternativa en la cual aparece el concepto de diferencia, además de los de

percepción y tiempo, es [Kutz]:

“El cambio es una diferencia perceptible (o mesurable) en el momento en el

que se presenta, ya sea de forma directa o indirecta, por un individuo”.


Esta última definición incluye la posibilidad de que el cambio ocurra aún cuando no se

perciba. Por ejemplo, si una empresa deja de operar, puede ocurrir que un cierto número de

personas perciba este hecho y otro no lo haga. Esta percepción puede tomar diferentes

valores: el valor que le asigne cada persona dependerá del modelo que ella tenga de la

realidad y de la escala de medición que se utilice.

Si el cambio significa diferencia, entonces debe existir un proceso o una serie de acciones

que la provoque. Así, este proceso está estrechamente relacionado con los efectos que el

cambio provoque. De forma reciproca, si un proceso existe, entonces se puede decir que se

ha creado una diferencia en algo o alguien (entidad), y por lo tanto un cambio.

De esta discusión se infiere que existe una correspondencia entre el concepto de “cambio” y

el de “proceso”:

Principio 2 (Principio de equivalencia entre cambio y proceso). El

cambio define el proceso, y el proceso define el cambio.

Por ejemplo, si una empresa cesa sus operaciones significa que un cambio ha ocurrido en

ella el cual fue provocado por un proceso determinado. Por otro lado, si un proceso se

presenta en una empresa, entonces éste origina un cambio.

Esto indica que el cambio se puede visualizar como una “alteración de estado”.

Específicamente, se puede enunciar la siguiente definición:

“el cambio es una alteración del estado de una entidad (alguien o algo), siendo

esta alteración generada por un proceso el cual ha sido “disparado” por el

entorno en el cual se encuentra inmersa la entidad”.

Para una entidad, el cambio adquiere importancia una vez que es evidente para él. Sin

embargo, si la entidad es un humano, no siempre la forma de pensar permite que el cambio

sea evidente. Así mismo, el cambio adquirirá un valor sólo cuando se empieza a pensar en

él, o alternativamente, cuando se ha diseñado algún instrumento para medirlo. Esto

significa que un cambio puede llegar a ser perceptible de forma directa o a través de la

mediación de un instrumento.

En conclusión, el cambio se ve afectado por la inercia cultural, comúnmente denominada

“paradigma” (ver Capítulo IV), y su percepción depende de la escala de medición.


TIPOS DE CAMBIO

Hasta este punto, se ha dicho que el cambio puede ser perceptible, imperceptible,

perceptible de forma directa, o perceptible vía la mediación de un instrumento. Sin

embargo, existe otro tipo de cambio denominado cambio emergente [Kutz], el cual es

imperceptible excepto bajo ciertas condiciones. El cambio emergente, y por lo tanto el

proceso emergente asociado, consiste de un cambio más un “agente conductor”, el cual

hace que el cambio apunte hacia una dirección predefinida (ver Capítulo VI).

Por otro lado, independientemente del tipo de cambio que se trate, el cambio puede ser

discreto (por pulsos) o continuo, siendo este cambio percibido de alguna forma o de la otra

dependiendo de la escala de observación.

Siguiendo las ideas de Kutz [Kutz], el cambio discreto se refiere al cambio en el cual

cualesquiera de sus valores están completamente separados de su vecino más cercano por

un valor arbitrariamente grande (típicamente cuantizado), y no necesariamente relacionado

con el primero (Ilustración 1). Debido a esto último, este cambio es catastrófico en el

sentido que puede ser impredecible.

T0 T1

Cambioinicial (T0)

Cambiofinal (T1)

Ilustración 1. Cambio discreto.

En particular, el espacio entre dos valores sucesivos de un cambio discreto no

necesariamente está “lleno” de algo, siendo esto una razón más para ser catastrófico, ya que

no existe conexión alguna entre el valor anterior y el sucesivo.

Por otro lado, el cambio continuo es aquel en el cual dados dos instantes de tiempo T0 y

T1 arbitrariamente cercanos, el cambio se puede representar por una curva continua

(Ilustración 2). Una forma de visualizar este tipo de cambio es como un cambio discreto

cuyos valores son muy parecidos y se sitúan infinitamente cerca uno del otro. Lo anterior

significa que este cambio nunca puede ser catastrófico en el sentido que nunca puede ser


completamente impredecible, aun en casos extremos en los que el cambio se presente con

altibajos pronunciados.

T0 T1

Cambioinicial (T0)

Cambiofinal (T1)

Ilustración 2. Cambio continuo.

Es importante hacer notar nuevamente que, dependiendo de la escala de observación, el

cambio se puede percibir de forma discreta o continua. Alguna de las veces éste se percibe

de ambas formas. Cuando este sea el caso, se le denominará cambio discontinuo y se

muestra en la Ilustración 3.

Ilustración 3. Cambio discontinuo.

Por otro lado, como se sabe de la física cuántica, el universo es fundamentalmente discreto,

entonces es lógico suponer que cualquier cambio que ocurra debe ser discreto y por lo tanto

catastrófico. En muchos de los casos, y dependiendo de la escala de observación, la

catástrofe no es evidente para una entidad, puesto que el número de procesos que definen el

cambio catastrófico se combinan de tal forma que se presentan como un cambio continuo

suave, y por lo tanto no siempre catastrófico; es decir en algunas ocasiones, el cambio es

totalmente predecible.

LOS PRINCIPIOS DEL CAMBIO

Hasta ahora se puede concluir que el universo exhibe el cambio a diferentes escalas, por lo

que éste se puede percibir o no. Es importante señalar que desde un punto de vista estricto,

T0 T5T1 T2 T3 T4


este cambio ocurre independientemente de lo que las cosas existentes en el universo hagan

o dejen de hacer.

Por otro lado, del Principio 2 se sabe que el cambio está organizado en procesos, siendo

algunos de ellos visibles y otros no. Esto permite enunciar el siguiente principio de

universalidad.

Principio 3 (Principio de universalidad del cambio). El cambio es parte

de y opera en el universo.

Puesto que el cambio puede ser perceptible o no, entonces se puede enunciar sin temor a

equivocarse que:

Principio 4 (Principio de escalamiento de las operación del cambio). El

cambio siempre opera a todas las posibles escalas existentes en el

universo.

Muchas de las veces, cuando un cambio es perceptible, puede surgir la pregunta de qué fue

lo que lo originó. Esta pregunta no siempre tiene una respuesta exacta, ya que no es posible

del todo determinar con exactitud este “origen”, y seguramente lo que se encuentra es que

este “origen” proviene de a su vez otro “origen”, y así sucesivamente. Esto mismo ocurre

cuando se requiere determinar cuál es el “final” de un cambio: y no siempre es posible

determinarlo. Estas reflexiones conducen al siguiente principio.

Principio 5 (Principio de las fronteras del cambio). En el universo, los

procesos, y por lo tanto el cambio, no tienen ni principio ni final.

En otras palabras, se puede decir que el cambio en el universo carece de fronteras, y que

por lo tanto las fronteras que se le asignan dependen de la escala de observación. Si esta

escala es lo suficientemente adecuada como para poder determinar o definir fronteras,

entonces se pueden hacer algunas inferencias adicionales, como se describe a continuación.

Si se asume que el cambio tiene un final, entonces, dependiendo de la escala de

observación, debe existir una entidad sobre la cual actúe de forma directa. Esto conduce a

una estructura sintáctica del cambio, la cual es equivalente a la estructura sintáctica de un

proceso [Ruble, p. 58]: (proceso)-(entidad objeto). En esta estructura, “proceso” es el

definido por el cambio, de acuerdo al Principio 2, y “entidad objeto” es la entidad en la cual


se presenta el cambio en sí. Por ejemplo, en una empresa, si el proceso es “crear factura de

cliente”, se genera un cambio (perceptible o no) en la empresa misma.

Por otro lado, si el cambio es provocado por una entidad (denominada “entidad sujeto”),

entonces entre la “entidad sujeto” y la “entidad objeto” se genera un proceso (a veces

denominado “evento”) que será el conductor del cambio. En otras palabras, la estructura

sintáctica que se genera bajo estas consideraciones es (entidad sujeto)-proceso-(entidad

objeto). Esta estructura concuerda con ciertas expresiones utilizadas en las empresas, tales

como: “En el país („entidad sujeto‟), la inflación genera una baja económica (proceso) en

las empresas („entidades objeto‟)”. Muchas de las veces, la “entidad sujeto” no aparece de

forma explícita sino implícita, por lo que no siempre es posible identificarla. Así, el

ejemplo anterior se podría rescribir como: “la inflación genera una baja económica

(proceso) en las empresas („entidades objeto‟)”. Expresiones de este tipo concuerdan del

todo con las expresiones coloquiales.

Como consecuencia de toda la discusión anterior y una vez que se ha acotado el espacio de

acción de un cambio, es posible enunciar algunos principios adicionales acerca de este

último. Es importante señalar que, los principios a enunciarse son una abstracción de los

análogos existentes para los procesos [Ruble, p. 81].

El siguiente principio enuncia que para un sistema dado, el cambio tiene una duración

finita. En efecto, el cambio está presente desde el momento en que el sistema lo percibe y

finaliza en el instante en que el sistema se estabiliza o deja de tener algún impacto en los

procesos que rigen al sistema.

Principio 6 (Principio de finitud del cambio). Un cambio en un sistema

siempre tiene una duración finita (acotada).

Por ejemplo la frase “la actividad económica nacional (entidad sujeto) indica a los bancos

vender el dólar 5 centavos mas caro el día de hoy (proceso) a las empresas exportadoras

(entidad objeto)”. Esto representa un cambio para las empresas exportadoras, ya que su

estado (financiero) cambia en un periodo de tiempo definido: desde que se anuncia el alza

del dólar hasta que la empresa lo absorbe o cesa sus actividades.

Principio 7 (Principio de origen del cambio). Un cambio siempre es

provocado por la “entidad sujeto”.


Así, tomando como referencia el ejemplo anterior, la entidad sujeto es “la actividad

económica nacional”, que es la que provoca el cambio.

Principio 8 (Principio de control del cambio). La ocurrencia de un

cambio está bajo control de la “entidad sujeto” y no de la “entidad

objeto”.

El ejemplo de los dos principios anteriores cumple con este principio, ya que el control lo

tiene la “actividad económica nacional” y no la empresa.

Principio 9 (Principio de percepción del cambio). La “entidad objeto”

debe ser capaz de percibir que el cambio ocurrió.

La frase “cuando escuche el estruendo, grite tan fuerte como pude a alguien, y algunos

acudieron en mi ayuda”. Esto representa un cambio, ya que la entidad objeto (algunos) lo

percibieron.

Principio 10 (Principio de alteración del estado y del comportamiento).

Una vez detectado el cambio por la “entidad objeto”, ésta altera

su estado original y por lo tanto su comportamiento.

Si en ejemplo anterior alguien escucho los gritos y no continuó su camino, entonces para

esta persona se presentó un cambio en sus planes.

ACOTACIONES A LOS TIPOS DE CAMBIO

Una vez que se ha acotado el espacio de acción del cambio, entonces los tipos de cambio

deben ser reconsiderados. Esto traerá como consecuencia que el cambio que se realice en

una “entidad objeto” esté acorde con su perspectiva. Nuevamente, se seguirán las ideas

planteadas por Ruble [Ruble, pp. 96-99] para desarrollar tales consideraciones.

Varios de los procesos conductores del cambio en una “entidad objeto” son inesperados. Un

proceso inesperado significa que la “entidad objeto” nunca sabe cuándo sucederá y ni

siquiera si sucederá. Un proceso de este tipo trae consigo un cambio inesperado, y por lo

tanto no predecible. En otras palabras, un cambio inesperado es un cambio catastrófico,

que a su vez es un cambio discreto. Como ejemplo, considerar nuevamente una empresa, un


cambio inesperado puede ser cuando las operaciones se detienen repentinamente debido a

una falla generalizada en los sistemas de cómputo.

Las características principales que tiene este tipo de cambio es que la “entidad objeto” no

tiene la responsabilidad de predecir o preguntar por su existencia. Si este cambio nunca

ocurre, la “entidad objeto” seguirá actuando como lo viene haciendo regularmente. Sin

embargo, cuando ocurre, se supone que la “entidad objeto” cambia de estado y por lo tanto

de comportamiento.

Para un proceso esperado, la “entidad objeto” determina un periodo en el cual anticipa que

este proceso debe suceder; así el proceso es totalmente predecible. Como consecuencia de

esto ultimo, el cambio que se provocará es no catastrófico y por lo tanto continuo. En

resumen, un cambio esperado es un cambio de tipo continuo.

El tipo más común de cambio esperado que se presenta en la “entidad objeto” es activado

por el paso del tiempo. El cambio activado por el paso del tiempo se denomina cambio

temporal. Éste siempre es esperado, debido a que un cambio predecesor debe establecer la

calendarización dentro de la “entidad objeto”. La calendarización es un temporizador, el

cual puede ser puesto en una base absoluta e indicar en que momento particular el cambio

debe ocurrir, ya sea por su propia cuenta o relativo a otro cambio.

Por otro lado, también existe el pseudo cambio, el cual se puede definir como “la falta de

ocurrencia de un proceso esperado”. A primera vista parece que un cambio de este tipo no

es un cambio en si. Sin embargo, para que un pseudo cambio cumpla con los principios

gobernadores del cambio señalados en la sección anterior, éste debe ser percibido por la

“entidad objeto” a partir de un momento determinado. La percepción está dada por la

expiración de un marco de tiempo, acoplada con la falla de que el cambio se presente por sí

mismo en la “entidad objeto”.

El pseudo cambio debe tener un cambio esperado asociado. Al igual que todo cambio

esperado, es precedido en el tiempo por algún otro cambio que tiene establecida la

expectativa. El pseudo cambio es a veces ignorado y omitido de cualquier consideración,

pero es muy importante, tal como lo muestra el siguiente ejemplo. El cambio “el cliente

paga la factura a la empresa” es un asunto que podría ser aburrido para cualquier empresa.

El empleado de cuentas por cobrar aplica el pago y el saldo correspondiente se reduce. Si


sucede “el cliente falla en pagar factura a la empresa” después de 30 días, la empresa

(“entidad objeto”) tiene que hacer cargos posteriores y enviar un recordatorio cortés. Si

sucede “el cliente falla en pagar factura a la empresa” después de 60 días, se le acumulan

más intereses por morosidad y se le envía un recordatorio menos cortés. Si el cliente no ha

pagado después de 90 días, la empresa puede requerir que se notifique al departamento

legal para un embargo a media noche.

Finalmente, como se puede observar de la discusión y ejemplo inmediatos anteriores, un

pseudo cambio está acorde con cambios de tipo discontinuo.

CONSECUENCIAS DE LA TIPOLOGÍA DEL CAMBIO

El cambio se clasifica en dos tipos: inesperados y esperados. La determinación sobre a cuál

tipo pertenece un cambio es de suma importancia, debido a que el sistema tiene que

contestar una serie de preguntas adicionales:

¿El cambio es inesperado o esperado?

Si el cambio es esperado:

— ¿Es un cambio temporal esperado relativo a otro cambio o a un tiempo absoluto?

— ¿Le preocupa a la “entidad objeto” si no sucede (pseudo cambio)?

— ¿Cuál es el cambio predecesor que establece la expectativa?

Para los cambios inesperados o esperados:

— ¿Es perceptible el cambio?

— ¿Cuáles son los cambios predecesores en la cadena de cambios?

— ¿Cuáles son los cambios sucesores en la cadena de cambio?

El hacer estas preguntas ayudará a crear un modelo más completo del comportamiento

deseado de la “entidad objeto”. La distinción entre cambios inesperados y esperados

también ayudará en la determinación de la secuencia cronológica de cambios,

principalmente cuando se desee organizar una lista de ellos.


EL MODELO PARA COMPRENDER EL CAMBIO

Pero, ¿cuál es el modelo prototipo a considerar? Tal vez el más simple es el determinar

primero los síntomas que presenta la “entidad objeto” cuando una “entidad sujeto provoca

el cambio, y después determinar si la organización y estructura que presenta la “entidad

objeto” es lo suficientemente robusta para afrontar tal cambio; de esta forma, se podrá

determinar que acciones se deben tomar para reducir su impacto. Con el fin de sacar la

mayor ventaja de este modelo, se tomará como forma de razonamiento el denominado

“pensamiento sistémico” o “pensamiento de sistemas”, para que en conjunción con los

datos, información y conocimiento que se puedan obtener de las entidades participantes en

el cambio, se desarrolle un modelo completo del comportamiento de la “entidad objeto”.

La creación de este modelo es el motivo del desarrollo de los capítulos siguientes.


IIIIII

EEELLL PPPEEENNNSSSAAAMMMIIIEEENNNTTTOOO DDDEEE SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS

El cambio siempre actúa sobre entidades denominadas “sistemas”, que no son más que una

abstracción de lo que se observa y de la forma en que se percibe la realidad. Esto origina el

“pensamiento de sistemas”. Esta forma de pensamiento ayuda a visualizar los procesos y

patrones de la vida diaria con una nueva luz. En efecto, como un lenguaje, el pensamiento

de sistemas tiene cualidades únicas que ayudan a las diferentes formas de comunicación

entre los diferentes tipos de sistemas ya que hace énfasis en el todo y no en las partes. Esta

comunicación se lleva a cabo a través de herramientas que permiten expresar gráficamente

el entendimiento de la estructura y comportamiento de un sistema en particular. Así, este

capítulo está dedicado a estudiar los conceptos intrínsecos en el pensamiento de sistemas

con el único propósito de entender el cambio y empezar a descubrir la forma de afrontarlo.

EL CONCEPTO DE “SISTEMA”

Una entidad, ya sea sujeto u objeto, puede ser cualquier alguien o algo, tales como una

persona, una empresa, una máquina industrial, una planta, un animal, una ciudad, una

célula, un automóvil, una computadora, etc. Estas entidades comparten una característica en

común: están conformadas por un conjunto de elementos que interactúan entre sí para

formar un todo integrado, o, de forma más precisa, son [De Rosnay, Cap. 2]:

“un conjunto de elementos interactuando dinámicamente y organizados para

cumplir un propósito específico”.

Esta definición corresponde a la de sistema. Tal vez sea demasiado genérica y no del todo

satisfactoria, sin embargo es el concepto de sistema, que trae consigo el hecho de que éste

está organizado para cumplir un propósito específico, lo que verdaderamente es relevante

para la discusión que se llevará a cabo en lo sucesivo. En efecto, organización y propósito


son de vital importancia para la formación del modelo necesario para entender el cambio.

El primer concepto, organización, indica que, ya sea que el sistema haya sido diseñado (en

el sentido de la ingeniería) o no, el sistema está organizado internamente de alguna forma,

siendo no necesariamente cierto que el orden que posea sea el natural (ver la Parte III para

una discusión sobre la estructura de los sistemas). El segundo concepto, propósito, implica

que un sistema posee un conjunto de procesos planeados que hacen que se cumpla una meta

dada.

Los sistemas más fáciles de definir o percibir son los que se pueden ver. Lo que

verdaderamente causa problemas de vez en vez es cuando los sistemas existen y no se

pueden percibir, o cuando se perciben de una forma errónea. Lo que es todavía peor,

algunas veces se cree que un sistema es mejor que otros (ver el Capítulo IV para una

discusión acerca de la forma de pensar en los sistemas). Estas creencias han causado más

desastres a la humanidad y al planeta que los desastres naturales.

LA TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS Y LA REALIDAD

La teoría que estudia los sistemas se denomina “teoría general de sistemas” la cual se

define como [Yndestad]:

“… es una doctrina filosófica que describe a los sistemas como organizaciones

abstractas independientes de la sustancia, tipo, tiempo y espacio”.

Un sistema tiene un punto de vista ontológico y uno epistemológico. Estos puntos de vista

se pueden formular por medio de la ecuación

sistema = (ontología del sistema) + (epistemología del sistema)

Ecuación 1. Descomposición de un sistema.

Donde ontología del sistema es la teoría de la existencia de la organización de los

sistemas, y epistemología del sistema es la teoría del conocimiento en la organización de

los sistemas. Así, la ontología y la epistemología del sistema representan una visión dual de

la organización de los sistemas. La perspectiva ontológica es una visión determinista


externa del sistema como una organización material, mientras que la perspectiva

epistemológica es una visión no determinista del sistema como una organización abstracta.

Específicamente, la “ontología del sistema” es la teoría de la existencia. Esta teoría se

puede describir por una visión dual

ontología del sistema = (arquitectura del sistema) + (dinámica del sistema)

Ecuación 2. Descomposición de la ontología del sistema.

Donde arquitectura del sistema es la visión estructural, y dinámica del sistema es la

visión de procesos de la existencia del sistema.

Cuando se analizan estos dos tipos de visión de forma detallada, se puede observar que la

“arquitectura del sistema” posee información de la “dinámica del sistema” y viceversa.

Por su parte, la “dinámica del sistema” es la teoría de cómo los sistemas cambian con el

tiempo. Esta dinámica se puede descomponer de la siguiente forma

dinámica del sistema = (dinámica de los estados) + (dinámica estructural)

Ecuación 3. Descomposición de la dinámica del sistema.

Donde dinámica de los estados es la teoría de cómo los estados de los sistemas cambian

con el tiempo, y la dinámica estructural es la teoría de cómo la estructura del sistema

cambia con el tiempo.

En resumen, se puede decir que un sistema cumple con la ecuación

sistema = (arquitectura del sistema) + (dinámica de los estados)

+ (dinámica estructural) + (epistemología del sistema)

Ecuación 4. Descomposición completa de un sistema.

En otras palabras, para tener una visión completa de los sistemas y como éstos evolucionan

o involucionan cuando son perturbados (es decir, cuando cambian) es necesario

comprender:

a) La estructura del sistema (arquitectura) y cómo ésta cambia con el tiempo (dinámica

estructural);


b) La forma en que los estados del sistema cambian con el tiempo (dinámica de los

estados);

c) El conocimiento de cómo el sistema esta organizado (epistemología) tanto interna como

externamente acorde a su entorno.

Desde su primera formalización por Norbert Wiener [Wiener] en 1948, esta visión de

sistemas, o teoría general de sistemas, ha resultado ser útil en diversas ramas del

conocimiento humano tales como la sociología, la ciencia de la información, la ciencia de

la computación, la teoría organizacional, la biología, la psicología, la ingeniería industrial,

etc. Para poder llevar a cabo su aplicación y explotación se requiere:

Tomar las instancias correspondientes de la palabra “sistema”. Por ejemplo, si en todo

lo descrito hasta ahora, y en lo que sigue, se sustituye la palabra “sistema” por la

palabra “empresa”, entonces se estaría describiendo parte de la teoría empresarial. De

igual forma, para una aplicación en la sociología, bastaría con sustituir “sistema” por

“organización social”, para una aplicación en la psicología se sustituye “sistema” por

“persona”, para la biología se sustituye “sistema” por “ser vivo”, etc.,

Tomar instancias de algunas otras palabras desarrolladas en la teoría. Por ejemplo, para

una empresa bancaria, sustituir “entorno” por “mercado bursátil”;

Agregar, para cada área del conocimiento en particular, el contexto apropiado.

El presente trabajo no pretende elaborar una descripción detallada de la teoría general de

sistemas, sino únicamente tomar de esta teoría la que es relevante para el estudio del

cambio y conocimiento en ellos. Para esto, se hará una selección de la teoría

correspondiente a cada uno de los incisos (a), (b), y (c) señalados anteriormente. Así, la

teoría necesaria para (a) se describirá en la Parte III, para (b) se describirá parte en lo que

resta del presente capítulo y se complementará en los demás capítulos, y (c) será motivo de

discusión durante todo el presente trabajo. Todo este razonamiento se basará siempre en el

Principio 1. En otras palabras, uno no debe hacer más suposiciones que las mínimas

necesarias, de esta forma existirá menos oportunidad de introducir inconsistencias,

ambigüedades o redundancias.


TIPOS DE SISTEMAS

Se pueden distinguir dos tipos fundamentales de sistemas: cerrados y abiertos.

Los sistemas cerrados son aquellos que posee fronteras bien definidas y selladas. Esta

característica de sus fronteras significa que está completamente aislado del entorno donde

se encuentra embebido.

Por otro lado, los sistemas abiertos poseen fronteras difusas que, muchas de las veces, son

difíciles de definir o percibir. Estas fronteras, si es que se pueden pensar como tales, son

turbulentas y se pueden extender hasta los límites del universo, si tal límite existe. Así

mismo, las características de las fronteras son consecuencia de los procesos (o cambios,

acorde al Principio 2) que debe realizar el sistema para cumplir su propósito.

Por supuesto, un sistema abierto se puede tornar en cerrado de forma paulatina, o repentina

o inadvertidamente. La ocurrencia de esto último se debe, en parte, a que el sistema no

puede poseer recursos ilimitados para hacer cumplir su propósito (ver Capítulo IX).

Un sistema abierto es aquel que está en relación permanente con su entorno. Este sistema

puede intercambiar energía, materia, o información con el entorno. Este intercambio es lo

que hace posible que el sistema cumpla con su propósito, mantenga su organización

interna, o eventualmente desaparezca. En general, se puede decir que todos los sistemas

perceptibles o no son abiertos, de alguna u otra forma, ya que de nos ser cierta esta

afirmación no podría existir la evolución. Así el único sistema completamente cerrado que

se puede percibir, aunque de forma intuitiva, es el universo como un todo.

EL ENTORNO DE LOS SISTEMAS

El entorno se puede concebir también como un sistema abierto. Tratando de explicar esto,

se dirá que el entorno del entorno son los sistemas en sí, y por lo tanto tiene las mismas

características de estos últimos. Con esto en mente, el cambio en un sistema (entidad

objeto) siempre es provocado de alguna forma por su entorno (entidad sujeto). Así, cada

entorno se halla en la etapa de mutación, afectada por su interacción e interdependencia con


el cambio que se desarrolla alrededor de él. Cada sistema, sea una empresa o un individuo

se enfrenta a un entorno de características únicas.

La categorización del entorno es una premisa para formular estrategias apropiadas para el

cambio [Basil, pp. 274-276]. Se pueden distinguir cuatro estados del entorno, tal como lo

muestra la Ilustración 4: estable, transicional, turbulento, y estable. Estos estados se

diferencian primordialmente por dos factores de condicionamiento: el ritmo de cambio y la

magnitud de éste. El impacto de ambos factores de transformación se determina por la

investigación que la parte del sistema potencialmente afectada por el cambio lleva a cabo.

Estado

transicional

Estado

estable

Estado

turbulento

Estado

inestable

Tipo decambio

M agnitudde cambio

Lento

Rápido

Bajo Alto

Ilustración 4. Estados del entorno.

Las descripciones definitivas de los estados transicionales, inestables y turbulentos, son

arbitrarias y difíciles de formular en términos específicos, debido a los dos factores antes

señalados. Sin embargo, se pueden decir algunas palabras al respecto:

El estado turbulento es aquel donde el cambio y su impacto resultan impredecibles. En

una empresa, esto reduce considerablemente los horizontes de tiempo de la planeación

y entorpece las estrategias a plazo más largo;

Los estados inestable y transicional introducen restricciones similares a las del estado

turbulento, pero progresivamente menos drásticas.

Es importante señalar que el estado estable es cada vez menos común en cualquier tipo de

sistema debido a que cada vez el entorno se torna más turbulento.

Siguiendo las ideas de Basil anteriores, De Miguel hace un análisis más profundo de la

relación sistema-entorno [De Miguel, pp. 68-70]. El entorno tiene dos características

principales: “complejidad” y “dinamismo” o “turbulencia”. De ambas características


depende el grado de incertidumbre que el sistema tenga sobre él. En efecto, la complejidad

aumenta cuando aumenta el número de variables del entorno o son muy diferentes entre sí.

Si el número de variables es reducido o éstas tienen cierta similitud, el entorno se califica

como homogéneo. Si las variables son grandes en número y con poca similitud, el entorno

se califica como heterogéneo. De igual forma, si los cambios son suaves, lentos y fáciles

de pronosticar, se dice que el entorno es estable; si fuesen con sobresaltos (discretos o

discontinuos), rápidos y difíciles de pronosticar, el entorno es inestable. Así, la

incertidumbre que se tenga sobre el entorno será alta cuanto mayores sean la complejidad y

el dinamismo existentes en él. En general, el dinamismo del entorno contribuye en mayor

grado a la incertidumbre, más que la complejidad (ver Ilustración 5).

Incertidumbre

moderadamente

baja

Incertidumbre

baja

Incertidumbre

muy alta

Incertidumbre

moderadamente

alta

Dinamismoo turbulencia

ComplejidadEstable

Inestable

H omogéneo H eterogéneo

Ilustración 5. Incertidumbre del entorno.

Cuanto más incierto sea el entorno, más difícil será determinar que variables son las que

afectan el cambio en un sistema. En el caso de una empresa, las variables del entorno que

actúan sobre la empresa suelen ser múltiples y, por lo general, difíciles de observar.

TIPOS DE ESTABILIDAD DE LOS SISTEMAS

Así como el entorno tiende a ser inestable, los sistemas tienden a permanecer en un estado

estable. La estabilidad de un sistema se puede definir como la tendencia de las variables o

componentes del mismo a permanecer dentro de ciertos límites a pesar del impacto del

cambio generado por el entorno. De esta forma, los sistemas tienen la capacidad de regresar

a su estado de equilibrio después de que éste ha sido modificado. El equilibrio depende de

la magnitud relativa del cambio. Si la magnitud del cambio excede el umbral del estado de


equilibrio, puede conducir al sistema a otro tipo de equilibrio, tal como la poliestabilidad:

un tipo de estabilidad que incluye equilibrios alternativos y algunas veces temporales y es

característico de sistemas con componentes que interactúan débilmente. Los sistemas

poliestables pueden alcanzar un estado estable temporal que puede perturbar alguna de sus

partes y forzar al sistema a otro estado estable temporal, y así sucesivamente hasta que se

alcance un estado final.

Al conjunto de los diferentes estados estables que puede alcanzar un sistema se le denomina

paisaje de ajuste (ver Ilustración 6). En este paisaje, la “altura” de una posición

corresponde a su potencial o a su falta de ajuste. Así, en la Ilustración 6, el punto A tiene un

ajuste mayor (potencial menor) que el punto B (potencial mayor).

Ilustración 6. Paisaje de ajuste de un sistema.

En el paisaje de ajuste de un sistema, los estados estables no son todos idénticos. En efecto,

aquellos estados con menor potencial son, de cierta forma, “mejores” que los otros. Así, las

perturbaciones ruidosas o aleatorias colaboran para que un sistema encuentre más estados

estables en su paisaje de ajuste (ver Ilustración 7).

A

B

C

X

Y

Inestabilidad

Poliestabilidad


Ilustración 7. Perturbaciones de un sistema.

LOS PRINCIPIOS DE LA ESTABILIDAD E INESTABILIDAD DE LOS SISTEMAS

Como ya se mencionó anteriormente, el cambio implica que el estado original del sistema

se altere. Sin embargo, cuando un cambio ocurre, no sólo se altera de forma particular el

estado, sino la configuración general del sistema. La palabra configuración denota

cualquier fenómeno que se puede distinguir o percibir en el sistema. Incluye, entre otras

cosas, los rasgos distintivos del sistema, sus propiedades, estado, patrón de

comportamiento, y estructura, tal y como se señalo anteriormente (ver Ecuación 4).

La configuración de un sistema es importante para poder hacer una distinción entre éste y

algún otro. En efecto, si no hubiese tal distinción entre las configuraciones de dos estados,

no existiría razón alguna para distinguir a los sistemas en cuestión y, por lo tanto, es mejor

considerar a ambos como uno sólo. En otras palabras, una diferencia es la que hace la

diferencia; es decir las distinciones sólo son útiles si conducen a otras distinciones. Este

razonamiento se puede formalizar como:

Principio 11 (Principio de identidad de los indistinguibles). Dos sistemas

que tengan la misma configuración deben ser considerados como

un solo sistema.

El concepto de configuración, y la discusión del capítulo anterior y el presente, conducen a

una serie de principios que son, por sí solos, autoevidentes [Heylighen]:

Principio 12 (Principio de retención selectiva). Las configuraciones

estables en un sistema son retenidas, las inestables son eliminadas.

A

B

C

X

Y

Perturbaciones


Este principio es tautológico en el sentido que la estabilidad se puede definir como aquello

que no puede cambiar (fácilmente) o desaparecer. Así, la inestabilidad es por negación de la

estabilidad, aquello que tiende a desvanecerse o a ser remplazada por alguna otra

configuración del sistema, ya sea ésta estable o inestable.

La distinción entre la estabilidad y la inestabilidad juega un papel fundamental en el cambio

de un sistema, de igual forma que la lógica se cuenta con las proposiciones “A “y “no-A”.

Sin negación no se puede tener un sistema teórico que describa a la lógica. Sin estabilidad,

o inestabilidad, no se puede describir la evolución. Así, una forma alternativa de enunciar

este principio es:

“las configuraciones más estables de un sistema son menos fáciles de eliminar

que las menos estables”.

En otras palabras, el Principio 12 señala que el sistema siempre trata de conservar la inercia

intrínseca generada por la estabilidad. De está forma se puede considerar a este principio

como una generalización de la Primera Ley de Newton, la cual señala que [Halliday y

Resnick, pp. 61-62]:

“todo cuerpo persiste en su estado de reposo o de movimiento uniforme en una

línea recta a menos que se forzado a cambiar ese estado por fuerzas aplicadas a

él”.

En conclusión, este principio es la esencia de la “resistencia al cambio” de los

sistemas.

El siguiente principio autoevidente es el acompañante natural del principio de

retención selectiva (Principio 12).

Principio 13 (Principio de crecimiento autocatalítico). Las

configuraciones estables que facilitan la aparición de

configuraciones similares a ellas serán mayores en número.

Mientras que el principio de retención selectiva expresa los aspectos de conservación de la

evolución, de mantenimiento o de supervivencia; el principio de crecimiento autocatalítico

refleja los aspectos de progreso, de crecimiento, y de desarrollo, en el sentido positivo o

negativo para el sistema, ya que lo pueden llevar a su destrucción.


El Principio 13 sencillamente establece que basta con que un sistema posea una

configuración estable, y de cierta forma autocatalítica, para que sufra un crecimiento

explosivo. En biología, a tales configuraciones estables se les denomina “configuraciones

con alta capacidad de ajuste”, lo que significa que tienen una ventaja selectiva sobre las

configuraciones con menos capacidad de ajuste.

El hecho de que el crecimiento requiere recursos (finitos) implica que el crecimiento de un

sistema puede detenerse, es decir que se cumple el “principio de amplitud límite” como se

le conoce en la teoría de dispersión en física. Adicionalmente, se puede señalar que dos

configuraciones que utilizan las mismas fuentes de recursos entrarán en competencia por

esos recursos. Normalmente, la configuración con mayor capacidad de ajuste dejará fuera

de la competencia a la de menos capacidad, a tal grado que la puede dejar sin recursos. Tal

generalización del principio de retención selectiva se puede denominar como “el principio

de selección natural”.

Principio 14 (Principio de transiciones asimétricas). La probabilidad de

transición de un estado inestable a uno estable es mayor que la

probabilidad de la transición inversa.

Este principio implica una asimetría fundamental en la evolución: una dirección de cambio

(de inestable a estable) es preferida que una en la dirección opuesta. La reducción en el

número de estados alcanzables significa que la variedad, y entonces la entropía (grado de

desorden que posee un sistema) del sistema disminuye. Lo anterior significa que la entropía

negativa (neguentropía) crece. Sin embargo, ¿cómo es que este principio se ajusta a la

Segunda Ley de la Termodinámica que enuncia que la entropía en sistemas cerrados no

puede decrecer? [Halliday y Resnick, pp. 415-416]. La respuesta a esta pregunta está en el

hecho que un sistema que cumple con el principio no puede ser cerrado, y por lo tanto debe

ceder entropía a su entorno.

Con el fin de comprender profundamente este último principio es necesario introducir el

concepto de energía: capacidad para hacer trabajo. Pero hacer un trabajo significa realizar

cambios; es decir, ejercer o crear variación. Una configuración estable no padece o sufre de

variaciones. Así, con el fin de romper con el estado de equilibrio, se necesita agregar

energía: entre más inestable sea la configuración, será necesario agregar más energía. Por lo


tanto, la estabilidad se puede igualar, como tradicionalmente se ha hecho, con la mínima

energía.

Por otro lado, la Primera Ley de la Termodinámica establece que la energía se conserva.

Una interpretación ingenua de esta ley podría concluir que el principio de transiciones

asimétricas (Principio 14) no es válido, puesto que postula una transición de una

configuración inestable (alta energía) a una estable (baja energía). Si la energía se conserva

de forma absoluta, entonces una configuración estable (inestable) puede seguirse sólo de

otra configuración estable (inestable). Esta es la imagen que refleja la mecánica clásica,

donde la evolución es reversible; es decir, simétrica. Adicionalmente, esto muestra que el

principio de transiciones asimétricas no es tautológico, a pesar que pueda ser autoevidente.

La conjunción de la ley de conservación de la energía y el principio de transiciones

asimétricas implica que, las configuraciones tenderán a disipar energía con el fin de que

puedan moverse a un estado más estable. Claramente, para un sistema cerrado no existiría

tal movimiento, debido a que se violaría la Segunda Ley de la Termodinámica. Por otro

lado, para un sistema abierto, donde se está agregando energía continuamente, la

configuración no podría alcanzar el nivel de mínima energía. En tal caso, lo que sucede es

que el sistema tenderá a disipar, de forma máxima, la energía entrante, puesto que las

transiciones donde la energía es emitida son mucho más probables que las transiciones

donde la energía se absorbe.

Principio 15 (Principio de variedad selectiva). Entre mayor sea la

variedad de configuraciones que un sistema pueda tomar, mayor

será la probabilidad de que al menos una de estas configuraciones

sea selectivamente retenida.

Aunque este principio es también autoevidente o tautológico, conduce a un número de

conclusiones que pueden estar lejos de ser triviales. Por ejemplo, entre menor sea en

número las configuraciones estables, entonces mayor variación tendrá que sufrir el sistema

con el fin de mantener las oportunidades para encontrar una configuración estable. En los

casos donde los criterios de selección (los cuáles determinan que configuraciones son

estables y cuáles no) puedan cambiar, es mejor disponer de una variedad mayor de posibles

configuraciones.


Principio 16 (Principio de redundancia de los recursos). Para

minimizar el efecto de las perturbaciones, el sistema requiere de

sistemas de respaldo que contengan recursos críticos.

Este principio tiene diferentes implicaciones. Uno de ellos, y tal vez el más importante, es

que se deben planificar ciertas acciones antes que las perturbaciones se lleven a cabo. Por

ejemplo, si un maestro de escuela se enferma, deben existir un maestro sustituto, material

didáctico disponible, etc.

Este principio conduce al concepto de ultraestabilidad de un sistema: La ultraestabilidad

es la habilidad de un sistema para modificar las relaciones internas y/o influenciar las

condiciones del entorno con el fin de neutralizar los obstáculos potenciales que impiden

mantener la estabilidad. De esta forma, la ultraestabilidad es la habilidad de un sistema para

cambiar su organización o estructura interna en respuesta a las condiciones del entorno que

amenazan con perturbar un comportamiento deseado o valor de una variable esencial.

La ultraestabilidad significa estabilidad en un nivel lógico mayor que la estabilidad, y es a

la cual converge un sistema sin cambiar su organización interna o estructura. Esto conduce

al siguiente principio.

Principio 17 (Principio del mínimo esfuerzo). Un sistema tratará de

adaptarse o cambiar a su entorno para satisfacer sus necesidades,

dependiendo de lo que le sea más fácil.


IIIIIIIII

SSSÍÍÍMMMBBBOOOLLLOOOSSS,,, DDDAAATTTOOOSSS,,, IIINNNFFFOOORRRMMMAAACCCIIIÓÓÓNNN,,, CCCOOONNNOOOCCCIIIMMMIIIEEENNNTTTOOO YYY TTTOOODDDOOO

EEESSSOOO

Algunas veces se tiende a confundir los datos con la información y viceversa. Sin embargo,

son términos distintos, aún etimológicamente. Muy pocas veces se ha hecho un alto en

tratar de descubrir su significado. Más aún, ¿cómo es que surgen los datos? ¿Qué relación

existe entre los datos y la información? ¿Qué es necesario hacer para y transformar datos en

información? Y en cuanto a la información, ¿cómo es que a partir de ella se genera

conocimiento? Son muchas preguntas por resolver, pero dos de ellas son tal vez las más

importantes: ¿cuál es la relación existente de todos ellos con el cambio y los sistemas? y

¿cómo se relacionan el cambio y el conocimiento? Encontrar respuestas a estas preguntas

es el motivo de discusión del presente capítulo.

LA RELACIÓN ENTRE SÍMBOLOS Y DATOS

Como ya se señalo en el Capítulo I, la estructura del cambio tiene inmerso un proceso. Si

éste ocurre y el sistema lo percibe, pero sólo puede expresar sus efectos por medio de un

símbolo, tal como “?” ó “!”, que pueden representar nada, entonces se dice que el sistema

no puede explicar o no comprende el cambio generado por ese proceso.

¿Cuántas veces a las empresas o a los seres humanos les han ocurrido hechos similares al

anterior? La respuesta es, tal vez, incontables ocasiones. Los símbolos siempre salen a la

ayuda en estos casos. Un símbolo es una representación abstracta de un proceso, atributo o

parte de la realidad, sin significado específico de algo o alguien.


Los símbolos se pueden agrupar para formar un conjunto de ellos, tales como #$%&*@, de

tal forma que se puede decir que un símbolo puede ser “empaquetado”, siempre y cuando el

conjunto formado no muestre ningún patrón de agrupamiento. Esto sugiere el siguiente

principio.

Principio 18 (Principio de desorden de los símbolos). En el nivel más

bajo de interpretación de procesos, un grupo de símbolos no posee

estructura alguna.

¿Cuál sería el resultado de agregar estructura a un conjunto de símbolos? El resultado es un

dato o un conjunto de datos. Es decir, si existe un cambio en el sistema, el cual fue

generado por un proceso, y este cambio se representa como un conjunto de símbolos en el

cual se distingue un patrón de orden, se dice que tal cambio se ha representado por medio

de un dato. Así, un dato se puede definir como

dato = proceso +símbolos +sintaxis

Ecuación 5. Descomposición de un dato.

En esta ecuación se entiende por sintaxis el conjunto de reglas necesarias para construir

conjuntos de símbolos que puedan ser operados por el sistema. En otras palabras, un “dato

es un conjunto de hechos particulares y objetivos acerca de un proceso” [Tiwana, pp. 59-

60].

Un ejemplo donde un proceso genera un cambio en un sistema y este ultimo se representa

por un dato es: “debido a la existencia de un virus informático, la computadora me indicó el

error ABC409X”. Definitivamente, el error ABC409X solo representa un conjunto de

símbolos sin significado alguno para la gran mayoría de las personas, y la única respuesta

que se genera ante tal situación es apagar la máquina y volverla a poner en marcha.

Lo anterior es un caso particular del siguiente principio acerca de los datos

Principio 19 (Principio de inexpresión de los datos). Un dato no tiene

significado alguno.

Este principio es de suma relevancia ya que tiene diferentes implicaciones dependiendo del

contexto en que se aplique, como se discutirá en los siguientes ejemplos [Miller].


El primer ejemplo está relacionado con los diccionarios. La mayoría de las personas

suponen que las palabras tienen un significado intrínseco y que los diccionarios son un

repositorio de esos significados. Si se desea conocer cuál es el significado de una palabra,

se busca en los diccionarios. Sin embargo, los diccionarios no son del todo repositorios de

significados, sino libros de historia acerca del uso de las palabras. El lenguaje es

simplemente el vehículo explícito por el cual se transforman los significados en datos

(palabras), que a su vez provocan (o evocan) otros significados. A pesar que las palabras

que se utilizan comúnmente tienen algún significado, esto no significa que estas palabras

provoquen necesariamente el mismo significado en diferentes contextos, ya que en muchas

de las ocasiones provocan diferentes significados. Así, las palabras cumplen con el

Principio 19; es decir, sólo se utilizan para iniciar o “disparar” el proceso de creación de

significado. Debido a esto, se debe tener cautela con la utilización de los diccionarios; éstos

nunca pueden, ya que no fueron diseñados para ello, resolver algún argumento acerca del

significado.

Como segundo ejemplo se discutirá las implicaciones en las comunicaciones. Para muchas

empresas y organizaciones en general, nada es más importante que contar con una

comunicación eficaz y eficiente. Más aún, ¿cuántas personas piensan que pueden

comunicar de forma eficaz y eficiente? Pero, ¿qué significa comunicar de forma eficaz y

eficiente? ¿Es posible que algo tan básico carezca de significado a pesar de los libros

leídos, los cursos atendidos, o los asesores con los que se cuenta? ¿Será simplemente que

no se comunica lo suficiente? ¿Será que se comunica demasiado? ¿O será algo

completamente diferente?

Para resolver tales preguntas es necesario recordar que la palabra “comunicar” es un verbo,

y como todos los verbos se ejecutan de forma unilateral, como en “yo comunico”, “el

comunica”, etc. De aquí surge otra pregunta, ¿es la comunicación algo que se pueda llevar a

cabo por un sistema en aislamiento (cerrado)?. Algunas de las palabras del lenguaje de la

comunicación son: transmitir, pasar, reportar, decir, convenir, hablar, anunciar, relatar,

mandar, intercambiar, entender, dialogar, escuchar, conversar, explorar, etc. Y, ¿dónde está

el significado en ellas? Debido a lo discutido en el ejemplo anterior, la respuesta es: no está

en las palabras. Así, el aspecto trágico de la noción entera de comunicación es que se piensa

que al enunciar tantas palabras (datos) se anuncia también su significado. Sin embargo, la


realidad es que las palabras no contienen significado intrínseco. Así, una comunicación

exitosa depende de otros factores, tales como tratar de intimar con las entidades receptoras

de estas palabras, para así poder imaginar cómo es que ellas las interpretaran.

Se podrían enunciar algunos ejemplos adicionales; sin embargo, este par de ellos son

suficientes para introducir el siguiente principio [PCW]

Principio 20 (Principio de variación a ciegas). En el nivel más elemental

de variación de procesos, “no es posible conocer” cuál de las

variantes que ellos producen será la seleccionada.

En este principio, la frase que es relevante es “en el nivel más elemental de variación de

procesos”, la cual se interpreta como “cuando únicamente se tienen datos”, o “cuando no se

cuenta con significado alguno”.

Este principio no hubiese sido autoevidente, si los ejemplos anteriores no se hubieran

enunciado; sin embargo, está íntimamente relacionado con el Principio 1. Por lo que, si este

principio no fuera cierto, se tendría que introducir alguna explicación adicional para poder

“adivinar” los efectos de variación y por lo tanto del cambio, lo cual haría que el modelo a

desarrollar se tornara más complejo.

Cuando un sistema se limita única y exclusivamente a la utilización de datos, se le

denominará sistema basado en datos, o simplemente sistema de datos.

LA INFORMACIÓN

Dar o asignar uno o varios significados a algo es la tarea principal de la semántica. Ese

algo puede ser datos. Si esto ocurre se dice que se ha generado información. En otras

palabras, la información se define por la siguiente ecuación

información = datos + semántica = procesos + símbolos +sintaxis + semántica

Ecuación 6. Descomposición de la información.

De esta forma se puede decir que la:

“información son datos a los que se les ha agregado relevancia y propósito”.


Esta definición, originalmente enunciada por Peter Drucker y citada por Tiwana [Tiwana,

p. 61], es tal vez la que mejor describe a la ecuación anterior.

Por otro lado Tiwana también señala que [Tiwana, p. 61], la palabra “información” tiene

sus raíces en la palabra inform, que significa algo que cambia a quien la obtiene. Ese

“algo”, que puede ser un sistema, es el recipiente de esta información quien decide cuando

la información es verdadera y cuando es sólo “ruido”. Por ejemplo, si a una empresa le

llega la información de que la bolsa de valores ha caído 3% con respecto al día anterior, la

empresa decide a final de cuentas si a este dato de caída se le asigna un significado.

Cuando un sistema ha obtenido cierta cantidad de información, puede utilizar esta para

modificar su estructura interna y así afrontar el cambio. En palabras de Wiener [Wiener, p.

34]:

“El concepto de cantidad de información se vincula de modo totalmente natural

a un concepto clásico de la mecánica estadística: el de entropía. Del mismo

modo que la cantidad de información en un sistema es la medida de su grado

de organización, la entropía de un sistema es la medida de su grado de

desorganización, y una no es más que lo opuesto de la otra”.

En otras palabras, la cantidad de información es el negativo de la entropía. Así, los sistemas

que pierden información son sistemas que ganan entropía.

¿Y cómo es que se le puede asignar un significado a los datos? En otras palabras, ¿cuál es

el proceso a seguir para convertir datos a información y así no ganar entropía? Este

problema admite varias soluciones. Tal vez la más difundida es la propuesta por Thomas

Davenport y Laurence Prusak en su libro denominado Working knowledge: how

organizations manage what they know. Tiwana resume la respuesta en la siguiente

ilustración que muestra el proceso de conversión [Tiwana, p. 61-62].


Ilustración 8. Las cinco “C” que diferencian los datos de la información.

Cada una de las “C” de la figura anterior comprende una o varias tareas, las cuales se

especifican en la tabla siguiente:

Tabla 1. Tareas específicas de las cinco “C”.

Proceso agregado a los datos Tareas específicas

Condensar Resumir y eliminar la profundidad innecesaria

Contextualizar Identificar el porqué los datos se obtuvieron

Calcular Analizar

Categorizar Identificar la unidad de análisis

Corregir Remover errores, identificar “huecos”

Cada una de estas tareas se puede llevar a cabo por razonamientos inductivos y/o

deductivos. En cualquier caso, el propósito principal es siempre reducir la incertidumbre

que el sistema pueda tener acerca de la información intrínseca contenida en los procesos

que generan el cambio. Sin embargo, esto no siempre es posible tal como lo enuncia el

siguiente principio.

Principio 21 (Principio de incertidumbre). Cualquier interacción entre

el sistema y el entorno hace que cambien ambos. Entre más

explore el sistema a su entorno, más difícil será para él obtener

información acerca del estado inicial de lo que observa y sus

observaciones estarán más contaminadas por su propio esfuerzo.

Condensar

Calcular

Categorizar

Datos

Contextualizar

Corregir

Información


En otras palabras, todo lo que se observa cambia. Este principio ha sido motivo de

bastantes y muy diversas reflexiones, e incluso ha sido la trama principal en la secuela de la

película de ciencia-ficción “Jurassic Park”.

Se podría pensar que si el principio de incertidumbre es válido, entonces no existe razón

para observar el entorno, ya que nunca se va a poder identificar cuál fue la razón que

originó el cambio. Sin embargo, el error de observación se puede reducir al mínimo

maximizando la posible perdida de información. Esta reducción en el error de observación

es posible y se encuentra fundamentado como el

Principio 22 (Principio minimax). En situaciones donde se presenten

diferentes alternativas, la estrategia más razonable es aquella que

prometa minimizar el máximo de pérdidas posibles.

Finalmente, los sistemas que tiene como propósito principal procesar o transformar

información se les denominan sistemas de información.

EL CONOCIMIENTO

En la teoría general de sistemas se dice que un sistema tiene algún conocimiento si el

sistema tiene un modelo de alguna parte de la realidad percibida por él [PCW].

Informalmente, un modelo de algún proceso ocurrido en un sistema es otro sistema que de

alguna forma simula ese proceso; de esta forma, al utilizar el modelo es posible conocer

algo acerca del proceso modelado sin ejecutarlo o llevarlo a cabo, o predecir su desarrollo

antes de ocurra.

De esta forma, se puede decir que el objetivo primordial del conocimiento es el de predecir

o hacer predicciones. Sin embargo, por principio de incertidumbre (Principio 21) se sabe

que la información que un sistema puede obtener es necesariamente incompleta, por lo que

el siguiente principio se cumple.

Principio 23 (Principio del conocimiento incompleto). El modelo

contenido en un sistema es necesariamente incompleto.


En otras palabras, un modelo nunca iguala o supera a la realidad; o dicho de otra forma, los

modelos son más sencillos que los fenómenos que se supone modelan. Esto significa que,

una persona cuya función sea tomar decisiones nunca tendrá la información necesaria para

hacer una decisión óptima (ver Ilustración 9).

Ilustración 9. Representación gráfica del principio de conocimiento incompleto.

Por otro lado, en la realidad, cuando se construye un modelo se supone que el sistema no

interfiere con ella; es decir, existe no-interferencia: un proceso que actúa sobre un estado,

hace que el estado no cambie. Lo cual es imposible debido al principio de incertidumbre

(Principio 21). Sin embargo, cuando se trata con fenómenos macroscópicos la suposición

puede ser válida, debido a que el impacto de los instrumentos utilizados en la formación del

modelo puede ser insignificante. Un ejemplo extremo de esta no-interferencia es el del

astrónomo construyendo modelos del universo: sus observaciones no perturban el

funcionamiento del universo. Este no es el caso a niveles microscópicos, ya que no es

posible menospreciar la acción de los medios utilizados para obtener información acerca de

lo estudiado. Esto hace que el conocimiento que posee el sistema este estrechamente

relacionado con su entorno y con las circunstancias de la obtención de la información. Es

decir, el conocimiento es una combinación de la información obtenida por el sistema y la

pragmática o circunstancias con las que esa información se obtuvo:

conocimiento = información + pragmática = datos + semántica + pragmática

= procesos +símbolos +semántica + pragmática

Ecuación 7. Descomposición de conocimiento.

RealidadM odelo inmerso

en el sistema


Desde el punto de vista del sistema, el conocimiento es tanto objetivo como subjetivo

debido a que es el resultado de la interacción del sujeto (el entorno) y el objeto (el sistema).

El conocimiento acerca de un objeto siempre es relativo: sólo existe como una parte de un

cierto sujeto.

Como consecuencia del Principio 23, y en el caso de la educación, se podría decir que a

pesar que un profesor no conoce del todo a cada uno de sus estudiantes, conocer ciertas

características, tales como estilo de aprendizaje, su edad, y conocimiento previo, por lo que

el profesor puede ayudar a que el estudiante aprenda. Una situación similar ocurre con las

empresas consultoras de otras. Esto significa que

Principio 24 (Principio de la oscuridad). A pesar que un sistema no se

puede conocer completamente, éste se puede administrar

efectivamente.

Por todo lo anterior se puede concluir que, el conocimiento es difícil de estructurar y

capturar por algún medio, además de que su transferencia puede ser complicada. Sin

embargo, si estas barreras se vencen, y existe un proceso de exteriorización del

conocimiento, en el cual se le da una forma explícita y un significado objetivo, entonces se

dice que se tiene una expresión formal de él. De forma más precisa [PCW]:

“una expresión es „formal‟ si y sólo si tiene un significado invariante.

„Expresión‟ denota una representación interna con una forma estable y

reconocible de algún […] fragmento de conocimiento. „Invariante‟ significa

que la interpretación de la expresión no cambia cuando la misma expresión se

utiliza en diferentes momentos, en diferentes situaciones, o por diferentes

[sistemas]; es decir, en diferentes contextos”.

Las expresiones formales del conocimiento, también denominado conocimiento explícito,

a diferencia de las expresiones dependientes del contexto, denominado conocimiento

implícito, muestran al menos tres características:

Permiten que el conocimiento sea almacenado por un largo periodo de tiempo debido a

su invarianza en el tiempo. Así, el lenguaje escrito es más formal que el hablado, y el

lenguaje de los libros es más formal que el de los diarios.


Permiten una comunicación en masa. Si se desea que un mensaje llegue a una gran

variedad de personas diferentes con diferentes niveles culturales, actitudes o

situaciones, es mejor expresarse de una forma que sea, tanto como sea posible,

independiente del contexto.

Permiten que el conocimiento sea sujeto a pruebas de validez. Son estas pruebas las que

al final motivan los requerimientos estrictos de formalidad en la formulación de teorías

científicas, así como en la matemática y las ciencias empíricas.

Una combinación de estas características conduce, quizá, al beneficio más importante de

todos:

Principio 25 (Principio de validez, almacenamiento y universalidad del

conocimiento explícito). Las expresiones formales facilitan la

acumulación y mejoramiento del conocimiento. Las pruebas de

validez implican que es posible seleccionar las descripciones

adecuadas y rechazar las inapropiadas. El almacenamiento

implica que las descripciones adecuadas puedan dárseles

mantenimiento. La universalidad significa que el conocimiento

desarrollado por diferentes sistemas en diferentes lugares se

puede comunicar y conjuntar, de tal forma que se puede tener un

depósito de conocimiento probado y disponible.

Sin embargo, la formalización completa del conocimiento es imposible en principio, La

razón de esta restricción es que el contexto no puede eliminarse del todo. Además, con las

expresiones formales se reducen las oportunidades de que el significado se transfiera de

forma espontánea y correcta. En otras palabras, la conversión del conocimiento explícito a

implícito no es posible del todo.

De esta forma, un sistema nunca puede estar seguro de que el contexto seleccionado por él

conduzca el significado propuesto a la audiencia, ya que no existen reglas consensuales de

cómo interpretar los contextos. El significado depende de la experiencia adquirida por un

sistema y cómo ese significado se almacenó en su memoria en forma de asociaciones. Así,

la única forma de comunicar fenómenos subjetivos (por ejemplo, romanticismo, emoción,

etc.) es hacer que la audiencia de un sistema “sienta” una experiencia similar tratando de


recrear el mayor número de elementos que intervinieron en el contexto y que condujeron

ala experiencia.

En resumen, se puede concluir que, entre más dependiente del contexto sea la forma de

transmitir el conocimiento, más intuitivo, directo y flexible, menos formal será la forma de

transferir o almacenar su significado e interpretación.

Independientemente si el conocimiento es explícito o implícito, ¿qué debe conocer un

sistema cuando un cambio se efectúa? La respuesta a esta pregunta no la mencionan los

principios enunciados hasta ahora. La respuesta la proporcionó John Zachman [Hay]. La

idea de Zachman fue dividir conceptualmente (categorizar o taxonomizar) al conocimiento

de la siguiente forma: información (el “qué”), funciones (el “cómo”), redes (el “dónde”),

sistemas de respaldo (el “quién”), tiempo (el “cuándo”), y motivación (el “porqué”).

En términos generales se puede describir a cada una de estas divisiones del conocimiento

como sigue:

Información (el “qué”). Se refiere al entendimiento y compromiso que representa la

información en y del sistema.

Funciones (el “cómo”). Describe el proceso de traducción del propósito del sistema a

definiciones detalladas de las operaciones a realizar.

Redes (el “dónde”). Se refiere a la distribución geográfica de las actividades del

sistema.

Sistemas de respaldo (el “quién”). Describe a los sistemas que están involucrados en

el sistema, y cómo estos sistemas están relacionados con la tecnología.

Tiempo (el “cuándo”). Describe los efectos del tiempo en el sistema.

Motivación (el “porqué”). Describe el proceso de traducción de las metas y estrategias

del sistema a significados y esfuerzos específicos.

Los sistemas que son capaces de dominar la totalidad de las divisiones del conocimiento se

denominan sistemas basados en conocimiento.


IIIVVV

PPPAAARRRAAADDDIIIGGGMMMAAASSS

Los paradigmas han jugado un papel fundamental en la historia de la humanidad y siempre

se han apoyado, aunque no siempre de forma evidente, en la filosofía y la epistemología.

Un paradigma es un patrón o un modelo de conocimiento y de comportamiento que fija

límites y ayuda a resolver problemas (los cuales siempre se generan por los cambios en el

entorno) y a realizar predicciones. Cuando un cambio se presenta, es muy poco probable

que los nuevos paradigmas se generen dentro del sistema del paradigma que está

imperando, y generalmente surgen fuera de ese sistema. Sin embargo, cuando un paradigma

nuevo surge, el sistema tiende a “regresar a cero” del cual puede suceder que nunca salga, a

menos que posea un conocimiento de su entorno. Estas observaciones hacen necesario que

se aborde el concepto de paradigma de una forma profunda y a la vez clara, con el fin de

descubrir en que momento surgen y cual es su comportamiento.

¿QUÉ ES UN PARADIGMA?

Una vez que un sistema tiene información o conocimiento de algo, hace que este sistema

cambie su configuración. En tal situación, se dice que el sistema ha sufrido un cambio de

paradigma. De esta forma, un paradigma se puede definir como un cambio en la forma de

pensar, razonar, actuar, proceder o comportarse. Desde el punto de vista etimológico, un

paradigma es un modelo mental, un marco de trabajo, un patrón de comportamiento o un

ejemplo [Clarke, p. 9], claramente este modelo es generado por el conocimiento que posee.

Lo anterior implica que un paradigma crea en un sistema una visión de circunstancia, así

como determina su expectativa y su conducta, pone límites a la visión del sistema cuando

actúa como marcos de trabajo, creencias o modelos [Cruz, p. 20].


La utilización del término paradigma ha proliferado desde que Thomas Kuhn lo popularizó

en su libro “La estructura de las revoluciones científicas” [Kuhn]. Los paradigmas cambian

debido a que los sistemas cambian y viceversa, ya sea para evolucionar o para involucionar.

Por ejemplo, la sociedad cambió de paradigma con respecto a la forma del mundo cuando

Colón demostró que la Tierra era redonda y encontró un continente hasta entonces

desconocido por los europeos. De igual forma, cuando una empresa desaparece, se forma

un nuevo paradigma acerca de la economía y política del gobierno local.

EL SURGIMIENTO DE NUEVOS PARADIGMAS

Una pregunta que surge con frecuencia es ¿cuándo surge un paradigma? La respuesta

[Barker, Cap. 4] se puede formular utilizando una gráfica que describe la curva de vida de

un paradigma. Tomado como referencia un sistema de coordenadas “tiempo” versus “el

número de problemas resueltos por el paradigma”, cada punto de la curva representará el

número de problemas resueltos en un instante de tiempo dado (ver Ilustración 10). Es

importante notar que el proceso no inicia con cero problemas resueltos, sino que el

paradigma aparece una vez que un cierto número de problemas han sido resueltos siguiendo

una serie de razonamientos determinados. En la Ilustración 10, la fase A de la curva se

mantiene constante al inicio, lo que representa que el paradigma resuelve un número

constante de problemas. Al final de esta primera fase es cuando el paradigma se consolida.

Una vez hecho esto, el paradigma permite definir con mayor claridad los límites de un

problema y refinar las reglas para resolverlos (ligero crecimiento de la curva al final de la

fase A).

Si se tiene éxito en la identificación de las nuevas reglas, entonces inicia un crecimiento

acelerado en el número de problemas resueltos con el paradigma. Esto se representa en la

fase B de la curva. Sin embargo, conforme se avanza en la resolución de problemas,

aparecen nuevos que no pueden ser resueltos del todo por el paradigma y para los cuales es

necesario invertir más tiempo. Este fenómeno está representado por la fase C de la curva.

Así, la respuesta a la pregunta es: un nuevo paradigma aparece en algún punto en la fase C.


Problemasresueltos

Tiempo

A

B

C

Fase C

Ilustración 10. Surgimiento de un paradigma.

Con frecuencia un nuevo paradigma aparece mucho antes: por lo regular en la segunda

mitad de la fase B. Lo cual puede ser inesperado y sin sentido para un sistema. Esto origina

que el nuevo paradigma no sea aceptado del todo por el sistema y se tenga rechazo por él

Encontrar una respuesta más precisa a la pregunta de cuándo aparecen los nuevos

paradigmas, requiere conocer cuáles son los factores que los originan. Para esto, es

necesario hacer notar que conforme se avanza en la fase B de la curva no se resuelven el

100% de los problemas a los que se enfrenta el sistema. Los problemas que no se pueden

resolver se colocan en algún cajón (ver Ilustración 11) con en el fin de buscar la forma de

resolverlos en el futuro.

Problemasresueltos

Tiempo

A

B

C

Fase C

M ásprobable

Cajón de problemasno resueltos

N uevo paradigma

Ilustración 11. Surgimiento de nuevos paradigmas (lugar más probable).

Siguiendo a Kuhn y a Barker, existen dos razones por las cuales los problemas del cajón no

se resuelven de inmediato:

El sistema carece parcialmente de los instrumentos que le permitan resolverlos;


El sistema no está suficientemente preparado, lo que significa que el sistema no tiene

habilidad para utilizar el paradigma de forma extraordinaria;

En el proceso de encontrar la solución a nuevos problemas, cada paradigma descubrirá

problemas que no puede resolver, y estos problemas proporcionan el elemento catalizador

requerido para provocar el cambio en los paradigmas.

Lo anterior significa que cada paradigma identifica las señales del siguiente paradigma.

Infortunadamente, los sistemas no son sensibles a estas señales y por lo tanto siempre

cometen el error de suponer que el paradigma actual resolverá todos los problemas

restantes. Esta es la razón por la cual algunos subsistemas continúan utilizando el

paradigma por un tiempo adicional en lugar de comenzar a explorar uno nuevo.

Por todo lo anterior, un nuevo paradigma aparece una vez que el sistema reconoce la

necesidad de uno nuevo. Así, la fase C es la adecuada para el surgimiento de nuevos

paradigmas. Lo anterior se muestra en la Ilustración 12.

Problemasresueltos

Tiempo

A

B

C

Fase C

M ásprobable

M áslógico

Cajón de problemasno resueltos

N uevo paradigma

Ilustración 12. Surgimiento de nuevos paradigmas (lugar más lógico)

En resumen:

Si un paradigma aparece en la fase A, entonces el paradigma naciente compite con otros

paradigmas que se encuentran en desarrollo. Si alguno de estos paradigmas alcanza la

fase B, entonces ese será el que prevalecerá.

El mejor paradigma debe esperar que se agoten los problemas que el paradigma menos

efectivo puede resolver y entonces aprovechar la búsqueda del nuevo paradigma.


Si un paradigma espera hasta la fase C para desarrollarse, entonces su retraso se debe a

menudo por las barreras impuestas por el entorno del sistema.

EJEMPLO: CAMBIO DE PARADIGMAS EN LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (TI)

A lo largo de las 3 últimas décadas del Siglo XX se han incorporado un número similar de

TI a varias funciones de los sistemas [Nolan y Croson, pp. 6-8]. Estas tecnologías trajeron

consigo un paradigma asociado a través del cual los sistemas y su entorno eran analizados

(ver Ilustración 13):

Problemasresueltos

Tiempo

Paradigma delprocesamiento

de datos

Paradigma de lasmicro computadoras

Paradigmade las redes y

telecomunicaciones

1960 1975 1980 1995 2000

Ilustración 13. Paradigmas en las Tecnologías de Información.

Paradigma del procesamiento de datos. Se automatizaron los sistemas manuales del

procesamiento de las transacciones.

Paradigma de las microcomputadoras. Debido a que con la computadora se podía

analizar y presentar datos, los profesionistas se hicieron más eficientes.

Paradigma de las redes y telecomunicaciones. Este paradigma es consecuencia directa

de la necesidad de comunicación entre los sistemas con el fin de competir en entornos

globales.

Así, la TI ha penetrado de manera lenta pero segura en todos los aspectos de la vida diaria.

En algunos casos, ha reemplazado procedimientos antes efectuados por los componentes de

otros sistemas. En otros casos, ha modificado procedimientos en que intervenían los

componentes de los sistemas y la TI.


Hoy en día, la TI es tan importante que en muchas de las veces no se puede hacer algún

cambio en las operaciones o estructura de un sistema sin llevar a cabo alguna modificación

en la TI.

DESPLAZAMIENTO DE PARADIGMAS

En cualquier sistema abierto, si el entorno cambia un paradigma, entonces cambia todo el

sistema. Cuando existe un cambio sustancial en un paradigma se dice que se llevó a cabo

un desplazamiento del paradigma, lo cual conduce a un desplazamiento en las reglas de

actuar o preceder del sistema y por lo tanto éste entra en un periodo de incertidumbre y

ambigüedad.

Si lo anterior ocurre en una empresa o en una sociedad, las personas se muestran inseguras

en la forma de cómo proceder. El desplazamiento de paradigmas cambia las reglas de

competencia viejas a unas nuevas. No es conveniente afrontar este desplazamiento

aplicando las viejas reglas de una forma más rápida o con mayor precisión, siempre es

mejor enfrentarlo con nuevas formas de actuar y proceder que permitan adaptarse y

dominar las nuevas reglas.

Como se sabe del Capítulo I, existen cambios esperados, inesperados, y pseudo cambios

(cambios discontinuos). Este último tipo de cambio es el que al final invalida las

suposiciones existentes y determina la transformación de las reglas existentes. Ejemplos de

pseudo cambios incluyen la caída del bloque comunista en la Europa del Este; la formación

de bloques económicos regionales en América y Europa, la convergencia de las

computadoras y las telecomunicaciones para crear Internet, etc. En estos casos, los

desplazamientos de paradigmas son generados por rompimientos políticos, económicos y

tecnológicos que a su vez generan un nuevo marco de referencia.

Las discontinuidades intrínsecas en los pseudo cambios son las que invalidan los

paradigmas, incluyendo aquellos que pudieran haber sido la base de un éxito, estrategia, o

cultura. En las empresas, las características que una vez fueron atributos clave ahora son

una desventaja. Existen tres respuestas potenciales a la discontinuidad (ver Ilustración 14 e

Ilustración 15)


Esfuerzo sustentado dentro de los métodos existentes para llevar al sistema a presentar

una curva de cambio escalonada

Transformar repentinamente los métodos del sistema para posicionarlo delante de la

curva del cambio

Establecer nuevos paradigmas e infraestructura del sistema.

Ilustración 14. Desplazamiento de paradigmas.

Ilustración 15. Desplazamiento repentino de paradigmas.

Un ejemplo de la tercera opción y relacionado con la TI, es el éxito sin precedente que

Marc Andreesen tuvo con el Netscape Navigator, el cual fue lanzado originalmente al

mercado mundial con el nombre de Mosaic. Netscape creó un mercado y logro capturar el

80% del mercado mundial. El propósito de Andreesen era tener productos de Netscape

operando en 500 millones de computadoras para el año 2000. Este propósito hubiese sido

alcanzado si la dominación paradigmática de Microsoft no lo hubiera evitado. El éxito

meteórico de Netscape se tambaleó cuando Microsoft incluyó de forma gratuita su

explorador en todos los productos.

Curva de cambio

del entorno

Respuesta

incremental

del sistema

Curva de cambio

acelerada del entorno

Respuesta escalonada

del sistema al

desplazamiento

de paradigmas

Entrada de

depredadores

de procesos

(no inversiones,

no suposiciones)

Respuesta

tradicional

del sistema

Discontinuidad

Transformación

del sistema y

nuevos paradigmas

Discontinuidad en

la curva de cambio

del entorno

Respuesta del

sistema con los

paradigmas viejos


EL EFECTO PARADIGMA

¿De qué forma afecta un cambio de paradigmas al sistema que lo sobrelleva? Como

menciona Barker [Barker, p. 94], los paradigmas actúan como filtros fisiológicos (ver la

sección denominada “homeostasis” en el Capítulo VII), de manera que los sistemas

literalmente ven el mundo a través de sus paradigmas. En el contexto del paradigma,

significa que todo dato u objeto que existe en el mundo real y no se ajusta a su paradigma

tiene dificultades para pasar por sus filtros. Así la realidad que se percibe está determinada

en esencia por los paradigmas inmersos en el sistema. Lo que a un sistema con un

paradigma puede resultar muy notorio u obvio, puede ser casi imperceptible para otro

sistema con un paradigma diferente. Esto es el

Principio 26 (Principio del efecto paradigma). En la perspectiva de un

paradigma inapropiado, el sistema es incapaz de percibir los datos

u objetos que se encuentran justo delante de él.

Un par de paradigmas que han cambiado en el campo tecnológico son los siguientes:

Thomas J. Watson, Presidente de IBM, 1943: “Pienso que existe mercado en el mundo

para aproximadamente cinco computadoras”.

Ken Olsen, Presidente de Digital Equipment Corporation, 1977: “No existe razón para

que ningún individuo tenga una computadora en casa”.

PARADIGMAS Y FORMAS DE RAZONAMIENTO

La forma en que un sistema debe “razonar” ante un cambio de paradigma es de vital

importancia, ya que puede llevarlo al éxito o al fracaso rotundo. En efecto, como se sabe

del principio de incertidumbre (Principio 21) y del principio del conocimiento incompleto

(Principio 23), el sistema siempre va a “razonar” con incertidumbre ya que no le será

posible tener un modelo completo del entorno, y dependiendo de la forma en que el sistema

“razone” podrá hacer crecer o reducir esa incertidumbre dependiendo si este “razonamiento

es inductivo o deductivo. Para tal efecto, se enuncian los siguientes principios.


Principio 27 (Principio de maximización de la incertidumbre). En el

razonamiento inductivo, utilizar toda, y no más que toda, la

información disponible.

Este principio es consecuencia directa del Principio 1, y se puede resumir como: al

seleccionar una hipótesis, no utilizar más información de la disponible. El no utilizar toda la

información disponible lleva al sistema no considerar situaciones probables, que en algún

momento pueden ser de vital importancia para su desarrollo futuro. En efecto, inducir

significa ir de situaciones particulares a situaciones generales, por lo que no utilizar toda la

información tales situaciones no tendría la generalidad adecuada.

Principio 28 (Principio de minimización de la incertidumbre). En el

razonamiento deductivo, perder la mínima información que sea

posible.

Cuando un sistema pasa de una situación general a una particular (deducción), se debe

procurar al máximo que la situación particular contenga, en la medida de lo posible, la

información que poseía la situación general.

Principio 29 (Principio de la invarianza de la incertidumbre). Cuando

se transforme a un sistema o a un paradigma, hacer la cantidad de

información resultante en el sistema o paradigma tan cercana

posible a la original.

Este principio se puede considerar como una guía para transformar o trasladar un sistema o

paradigma de un lenguaje o marco de referencia a otro. El principio se puede resumir de la

siguiente forma: cuando se realice una transformación, no ganar ni perder cualquier

información. Por supuesto, lo anterior es difícil de lograr si la incertidumbre y la

información se representan de diferentes formas en diferentes marcos de representación.

Por lo tanto, la aplicación de este principio depende del problema en particular del que se

trate (ver Principio 34).


VVV

CCCAAAMMMBBBIIIOOO,,, RRRIIIEEESSSGGGOOOSSS YYY PPPRRROOOBBBLLLEEEMMMAAASSS

Existe una estrecha relación entre el cambio, los riesgos y problemas en un sistema. Cuando

un cambio es inevitable en un sistema, este tiene que asumir ciertos riesgos, los cuales, en

el caso extremo de que alguno de ellos tenga una probabilidad de ocurrir en un 100%, se

convierte en un problema. Para la resolución de estos problemas, el sistema debe tener una

estrategia que permita, de primera instancia, identificarlos y comprenderlos del todo y

entonces buscar la forma de resolverlos. La estrategia de identificación y comprensión es la

parte esencial de este capítulo, con el que se concluye la fundamentación teórica para poder

entender el cambio.

CAMBIO Y RIESGOS

El cambio en un sistema hace que este asuma una serie de riesgos, entendiéndose por estos

una serie de procesos que pueden o no suceder además de traer consigo consecuencias no

deseadas. De esta forma los riegos se pueden considerar como la posibilidad de sufrir

pérdidas en la arquitectura, dinámica de los estados, dinámica estructural y/o epistemología

del sistema (ver Ecuación 4).

Sin embargo, los riegos y las oportunidades están estrechamente relacionados. Las

oportunidades surgen siempre que un sistema toma riesgos. En este caso, los riesgos no

deben ser vistos de forma negativa, ya que son esenciales para que el sistema cambie. La

clave es balancear el potencial negativo consecuencia de los riesgos con respecto al

potencial de los beneficios de las oportunidades que estos riegos traen consigo.

Es importante enfatizar que la incertidumbre está asociada con los riesgos: un proceso

puede o no pasar. Cuando se tiene la seguridad de que un proceso sucederá, se debe

considerar como un problema o como una oportunidad, pero no como un riesgo.


De esta forma, el cambio y lo problemas son dos situaciones vinculadas por los riesgos:

generalmente, los cambios generan problemas y los problemas generan cambios. En efecto,

es inconcebible que un sistema sufra un cambio sin que se genere al menos un problema,

por pequeño que este sea. Claramente la minimización del impacto de los problemas

dependerá del modelo que el sistema posea de entorno, ya que es sólo con conocimiento

como se pueden amortiguar estos problemas.

Acorde con las interpretaciones de la Ilustración 4 y la Ilustración 5 (estados e

incertidumbre del entorno, respectivamente) así como del conocimiento que un sistema

posea de su entorno, los riesgos que asuma el sistema se pueden afrontar de cuatro formas

según sea si el cambio es pequeño o grande y si el conocimiento es bajo o elevado:

Cambio pequeño y bajo conocimiento. La toma de decisiones para afrontar los

riesgos está sujeta a reconsideración y redirección constantes;

Cambio pequeño y conocimiento elevado. La toma de decisiones para afrontar los

riesgos se lleva con toda certeza;

Gran cambio y bajo conocimiento. La toma de decisiones para afrontar los riesgos se

lleva a ciegas y es imprecisa;

Gran cambio y conocimiento elevado. La toma de decisiones para afrontar los riesgos

se lleva a cabo realizando hazañas prodigiosas.

Cada una de estas formas para afrontar los riesgos que el sistema tiene que asumir debido al

cambio se muestra en la Ilustración 16.

Ilustración 16. Cuatro formas de afrontar los riesgos.

Cambio

pequeño y

conocimiento

elevado

Cambio

pequeño y

conocimiento

bajo

Cambio

grande y

conocimiento

elevado

Cambio

grande y

conocimiento

bajo

M agnituddel cambio

M agnitud delconocimiento

Pequeño

Grande

Bajo Elevado


De lo anterior es fácil deducir que, “cambio pequeño y conocimiento elevado” es el espacio

de las decisiones que un sistema lleva a cabo diariamente. Este espacio es en el cual es

sistema hace movimientos cautelosos, basados en su paradigma. Obviamente, un sistema

también se mueve en el espacio “cambio pequeño y conocimiento bajo”, donde el sistema

efectúa pasos pequeños sin contar siempre con un conocimiento adecuado. Así, los

problemas aparecen en los espacios superiores de la Ilustración 16, y no en los inferiores.

¿Cómo identificar y comprender los problemas? La respuesta a esta pregunta no es fácil de

resolver. En la siguiente sección se bosquejará una de las tantas respuestas existentes la

literatura y que el autor ha comprobado su efectividad en situaciones reales.

CONSIDERACIONES PREVIAS PARA LA IDENTIFICACIÓN Y COMPRENSIÓN DE PROBLEMAS

Un problema se puede definir como una condición que tiene el potencial para provocar

daños excepcionales o producir beneficios excepcionales [McLeod, p. 160]. De esta forma

la resolución de problemas es un acto de responder a ellos con el fin de eliminar los

efectos de esos daños o capitalizar las oportunidades que se presentan.

Cuando se presenta un problema, necesariamente debe existir un resolvedor de problemas,

que en este caso es el sistema. Adicionalmente deben existir otros elementos, tales como los

estándares a los que se debe ajustar el sistema, el conocimiento o modelo que se tenga del

sistema mismo, las alternativas de solución (variedad de respuestas), y restricciones

adicionales del sistema.

Cada uno de los elementos anteriores está relacionado con los otros, tal como lo muestra la

Ilustración 17 [McLeod, p. 161]. Los estándares describen el estado o configuración

deseada que el sistema debe alcanzar. El conocimiento es el elemento que permitirá

determinar la magnitud del problema y, por lo regular, representa el estado o configuración

actual en el se encuentra el sistema. Claramente, si la configuración deseada y la actual es

la misma, entonces no existe problema alguno y el sistema no tiene que tomar acciones al

respecto. Si las configuraciones son diferentes, entonces la causa de esta diferencia es un

problema que debe ser resuelto.


Ilustración 17. Elementos del proceso de resolución de problemas.

La diferencia entre la configuración actual y la deseada representa el criterio de solución, o

lo que se debe hacer para trasformar la configuración actual en la deseada. Por supuesto, si

la configuración actual representa el nivel más alto de funcionalidad que la configuración

deseada, el criterio de selección es mantener la configuración deseada en el nivel más alto,

y de esta forma tratar de transformar la configuración deseada en la actual.

LA IDENTIFICACIÓN Y COMPRESIÓN DE LOS PROBLEMAS

Siguiendo las ideas de Brody [Brody, Capítulo 1], en la discusión de los problemas que

afrontan los sistemas, se debe hacer especial énfasis en examinarlos sin referencia a las

restricciones o realidades del sistema. La ventaja de este enfoque inicial es que las partes

del sistema se pueden concentrar en las necesidades especiales requeridas para su

resolución. Sin importar la naturaleza del sistema, ya sea este monopropósito o

multipropósito, es necesario que pueda identificar y comprender del todo el problema antes

de emprender alguna acción. Para lograr esta claridad, se debe contar con un enunciado

refinado del problema que no contenga términos vagos o ambiguos, que responda a ciertas

preguntas básicas, e identifique los factores clave que pudieran tener impacto en el

problema.

Los términos vagos o ambiguos tienen muy poco significado. Por ejemplo, si se dice que el

índice de inflación es “muy bajo”, el significado no es claro a menos que “muy bajo” se

defina como: 2 puntos porcentuales por debajo del índice del año pasado. Por ejemplo, el

Solución

Resolvedor

de problemas

(sistema)

Problema

Estándares

Información

Soluciones

alternativas

Restricciones

Estado

deseado

Estado

actual


enunciado “existe racismo en las escuelas públicas” adquiere un mayor significado si se

enuncia como “los libros de texto no proveen un marco preciso de la raza negra en la

historia”; de igual forma, el enunciado “existe discriminación sexual en las escuelas de

educación superior” adquiere un mayor significado si se enuncia de la forma “sólo el 10%

de los puestos administrativos en las escuelas de educación superior los ocupan las

mujeres”.

El enunciado revisado del problema permite definir los términos clave y provee ejemplos

concretos del mismo. Existen al menos dos métodos para enunciar con mayor precisión el

enunciado de un problema. El primero consiste en agregar la frase “se hace evidente”. Por

ejemplo, “la discriminación sexual en las escuelas de educación superior se hace evidente

por hecho de que sólo el 10% de los puestos administrativos los ocupan las mujeres”.

La segunda forma de obtener precisión es descomponer o romper un problema en sus

elementos componentes al hacer una serie de preguntas básicas. Las respuestas a estas

preguntas pueden ayudar a descubrir de forma más exacta la naturaleza del problema. Las

preguntas básicas deben contener e iniciar con las palabras “qué”, “quién”, “cuándo”,

cuánto”, “cómo”, “donde” y “por qué”. Es importante señalar que el tiempo invertido en

precisar el problema redundará en cambiar el enunciado difuso de un problema en uno más

puntual y claro, el cual puede utilizarse más tarde para identificar posibles subsistemas que

requieran atención especial y colaboración en le desarrollo de su desempeño.

El siguiente ejemplo hace evidente los métodos indicados en los últimos dos párrafos.

¿Cuál es el problema? Descenso en la calidad de la educación

¿Dónde existe el problema? En la escuela XXII y XIII del distrito 54

¿Quién se ve afectado por el problema? 500 alumnos que atienden esas escuelas

¿Cuándo ocurre el problema? El problema se hizo evidente en este año, pero

probablemente inició hace un par de años

¿Qué grado de extensión/deterioro es patente? Último lugar en la evaluación académica nacional

Enunciado del problema

Un descenso en la calidad de la educación de 500 alumnos

de las escuelas XXII y XIII del distrito 54 se hace evidente

en la evaluación académica nacional


Una vez que el problema ha sido identificado y comprendido, una de las responsabilidades

del sistema es identificar las soluciones alternativas a este problema, las cuales siempre

existen aunque no sean obvias. Una vez identificadas, se debe llevar a cabo la evaluación

de cada una con el fin de identificar las posibles restricciones, tanto internas como las

generadas por el entorno. Las restricciones internas siempre toman la forma de recursos

limitados existentes en el sistema, mientras que las restricciones generadas por el entorno

toman la forma de presiones de varios elementos del entorno sobre los componentes del

sistema. Cuando cada uno de estos elementos existe y el sistema logra hasta cierto punto

controlarlos, es posible encontrar la forma de dar solución a un problema.

LA ESTRATEGIA DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS

Una estrategia utilizada por casi todos los médicos para determinar las enfermedades

(problemas) que sufren sus pacientes, es primero hacer una auscultación del paciente

tratando de establecer cuales son los síntomas que provoca la enfermedad, enseguida se

averigua cual es el estado en el que se encuentra el paciente, es decir se comprueba cuáles

son los signos vitales, y finalmente se estipula la estrategia a seguir para la mitigar la

enfermedad.

La esencia de esta estrategia se puede utilizar para resolver casi cualquier problema. Sólo

existe una observación al respecto: muchas de las veces el sistema no distingue entre el

problema y los síntomas provocados por él. Los síntomas son como la parte visible de un

iceberg, pero de ninguna forma representan el problema en sí. Por ejemplo, en el caso de

los médicos, si a un paciente le aquejan frecuentemente dolores de espalda, es obligación

del médico determinar las causas del problema, el cual puede ser algún tipo de fractura en

la columna vertebral.

En resumen, la estrategia a seguir para resolver el problema generado por el cambio es

establecer:

los síntomas provocados por el cambio, observando el comportamiento de los sistemas

y cuál es la razón de ese comportamiento;

la estructura de los sistemas, con el fin de determinar los “signos vitales” que presenta;


las posibles estrategias de solución al problema.

Así, la Parte II de esta obra está dedicada a proporcionar los elementos para poder

determinar los síntomas provocados por el cambio, mientras que en la Parte III se muestran

los elementos para determinar la estructura de los sistemas, y, finalmente, en la Parte IV se

describen algunas estrategias sugeridas por varios autores para resolver el problema en

cuestión.


PPPAAARRRTTTEEE IIIIII

LLLOOOSSS SSSÍÍÍNNNTTTOOOMMMAAASSS DDDEEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO EEENNN LLLOOOSSS

SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS


VVVIII

AAAGGGEEENNNTTTEEESSS GGGEEENNNEEERRRAAADDDOOORRREEESSS DDDEEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Un cambio siempre es inducido por el entorno. Pero, no todos los sistemas que se

encuentran inmersos en el entorno participan de forma directa en la inducción del cambio

de un sistema. A este conjunto de sistemas inductores del cambio y pertenecientes al

entorno se les denomina en la literatura “agentes generadores del cambio”. Cada sistema

tiene sus propios agentes, aunque puede compartirlos con otros sistemas ya sea total o

parcialmente. Para provocar el cambio, estos agentes interaccionan con el sistema y lo

afectan de diferente forma provocando dentro de él otro tipo de interacciones, algunas de

las cuales son expulsadas del sistema y son absorbidas por el entorno. Estudiar este ciclo de

interacciones y los agentes que los provocan son el objetivo que se persigue a continuación.

INTERACCIONES ENTRE EL SISTEMA Y SU ENTORNO

En el Capítulo II se señaló que un sistema abierto es aquel que está en constante interacción

con su entorno. El conocer estas interacciones permitirá comprender los síntomas que

puede presentar un sistema cuando se manifiesta un cambio. En la literatura [Malhotra] se

distinguen cuatro “tipos ideales” de interacciones entre un sistema y su entorno. Estas

interacciones se enuncian en el siguiente principio de Emery y Trist:

Principio 30 (Principio de Emery y Trist). El entendimiento del

comportamiento de un sistema requiere del conocimiento de cada

miembro del siguiente conjunto de interacciones {I11, I12, I21,

I22}, donde I indica la interacción, el índice 1 se refiere al sistema

en sí, y el índice 2 al entorno del sistema.

En este principio, I11 se refiere a los procesos o interacciones que se llevan a cabo dentro

del sistema (interacciones intrasistémicas). Las interacciones sistema-entorno y entorno-


sistema se representan por I12 e I21, respectivamente, mientras que los procesos o

interacciones entre los elementos del entorno (interacciones extrasistémicas) se denotan por

I22. A estas últimas interacciones se les denomina “campo turbulento” [Malhotra]. La

representación gráfica de estas interacciones se muestran el la Ilustración 18.

Ilustración 18. Interacciones entre el sistema y su entorno.

Es importante señalar que la turbulencia se caracteriza por la complejidad, así como por la

rapidez de cambio en las interconexiones causales dentro del entorno mismo. Esta

turbulencia no significa caos en el entorno, sino una interconexión causal creciente, que

hace que se torne oscuro para un observador local.

En la actualidad es cada vez más evidente que los sistemas, y en particular las empresas y la

sociedad en general, se encuentran inmersos dentro de interacciones del tipo I22; es decir

dentro de campos turbulentos. Sobre la base de esta observación se pueden formular las

siguientes consideraciones:

El entorno de un sistema es crecientemente turbulento;

Los sistemas son crecientemente menos autónomos;

Los sistemas son crecientemente componentes importantes de entornos turbulentos de

otros sistemas.

Estas observaciones conducen de forma inmediata a los siguientes dos principios de

Terreberry [Malhotra].

Principio 31 (Principio de inducción del cambio). El cambio en los

sistemas es inducido crecientemente por entidades externas.


Este principio reformula otro previamente enunciado; a saber el Principio 7, el cual señala

que el cambio siempre se origina por el entorno.

Por otro lado, del Principio 17 y del concepto de ultraestabilidad, se deriva el

Principio 32 (Principio de adaptabilidad). La adaptabilidad de los

sistemas es una función de su habilidad para aprender y

comportarse en contingencias cambiantes del entorno.

Basándose en estos principios se puede concluir que los estados (estables, inestables o en

transición) de un sistema sólo pueden predeterminarse si se conoce del todo la dinámica de

su entorno.

AGENTES GENERADORES DEL CAMBIO

Para comprender la dinámica del entorno de un sistema es necesario estudiar y observar los

agentes generadores del cambio, los cuales, como su nombre lo dice, son los que generan

los diferentes tipos de interacciones entre el entorno y el sistema. Estos agentes se

denotaran como A11, A12, A21 y A22 y están definidos como sigue:

A21: Sistemas que viven en el entorno y generan interacciones de Tipo I21.

A11: Sistemas que viven en el sistema en cuestión y generan interacciones de Tipo I11.

A12: Sistemas que viven en el sistema en cuestión y generan interacciones de Tipo I12.

A22: Sistemas que viven en el entorno y generan interacciones de Tipo I22.

El propósito principal de los agentes generadores del cambio es incrementar la competencia

entre los diferentes niveles intrasistémicos y extrasistémicos. Por ejemplo, en una empresa

los agentes generadores del cambio provocan que se lleve a cabo una revalorización de la

forma en que los negocios se conducen, permitir responder más rápido a los diferentes

procesos, utilizar los recursos de forma más eficiente, producir productos y servicios de

calidad, y crear nuevos paradigmas que permitan reinventar esos negocios.


En las empresas se pueden distinguir al menos 8 agentes generadores del cambio del tipo

A21; a saber: clientes, gobierno, comunidades, proveedores, competidores, sindicatos,

accionistas, y agencias reguladoras. (ver Ilustración 19).

Ilustración 19. Agentes generadores del cambio en las empresas.

INPUTS, OUTPUTS Y REALIMENTACIÓN DE LOS SISTEMAS

Desde el punto de vista sistémico, los agentes generadores de cambio A21 y A12 y las

interacciones generadas por ellos se pueden identificar como inputs (insumos) y outputs

(productos o servicios) del sistema, respectivamente. De esta forma los inputs son el

resultado de la influencia del entorno sobre el sistema y los outputs son la influencia del

sistema sobre el entorno. En otras palabras, los inputs son los conductores de los procesos

entre el entorno y el sistema, y los outputs son los conductores de los procesos entre el

sistema y el entorno.

Los inputs y los outputs están claramente separados por un lapso de tiempo (ver Ilustración

20). Este lapso de tiempo depende de los tiempos de respuesta del sistema, así como de la

estructura y organización interna del mismo.

Ilustración 20. Inputs y outputs del sistema.

SISTEMAInputs Outputs

Antes Después

Línea del tiempo


Una vez que el sistema ha generado outputs, estos pueden utilizarse para realimentarlo. De

esta forma, el sistema podrá modificar su comportamiento, estructura, y en general su

configuración a partir de los outputs.

Este ciclo de realimentación del sistema se conoce como realimentación (feedback), y se

muestra en la Ilustración 21. La realimentación es una reacción del sistema que se regenera

en forma de estímulo que influye en el paso siguiente [O‟Connor, p.51]. Así, la

realimentación puede considerarse como una forma de control del sistema mismo, como se

discutirá a continuación. (Una discusión más profunda de control de sistemas se hará en el

Capítulo IX).

Ilustración 21. Realimentación de un sistema.

Se pueden distinguir dos tipos de realimentación: positiva y negativa. La realimentación

positiva (ver Ilustración 22) ocurre si los inputs provenientes de los outputs facilitan y

aceleran la transformación (y por lo tanto el cambio) en la misma dirección de los inputs

precedentes. Claramente sus efectos son desestabilizar el sistema. Normalmente, la

inestabilidad del sistema crece (explosión) o decrece (implosión) en el tiempo de forma

exponencial. Ejemplos de explosión son las reacciones en cadena, el crecimiento

poblacional, la expansión industrial, capital invertido con intereses compuestos, inflación,

proliferación de las células del cáncer. Ejemplos de implosión son la bancarrota, depresión

económica y la anorexia.

SISTEMAInputs Outputs

Realimentación


Tiempo

Estado

inicial

N o existen

estados

intermedios

Explosión

Implosión

Ilustración 22. Realimentación positiva.

Con el fin de que el sistema no desaparezca, su comportamiento explosivo o implosivo

debe ser controlado por ciclos de realimentación negativa. En este tipo de realimentación,

los inputs provenientes de los outputs actúan en la dirección opuesta a los inputs

precedentes. Cuando este tipo de realimentación se presenta, el sistema muestra un

comportamiento similar al de la Ilustración 23. Algunos ejemplos de este tipo de

realimentación son la composición del aire, la conservación de los océanos, concentración

de glucosa en la sangre, conservación de la temperatura por un termostato, etc.

Ilustración 23. Realimentación negativa.

Tiempo

Equilibrio

Estado

inicial

Estado

inicial


VVVIIIIII

CCCOOOMMMPPPOOORRRTTTAAAMMMIIIEEENNNTTTOOO DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS AAANNNTTTEEE EEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Cuando se presenta un cambio en un sistema, existe, en mayor o menor grado, una

resistencia de éste a absorverlo. Esto provoca que el sistema adapte ciertas actitudes y se

comporte a veces de forma impredecible. En los seres humanos, algunas de las veces, el

comportamiento se presenta expresando una serie de pretextos para no realizar el cambio;

mientras que otras de las veces, a través de reacciones fisiológicas, como el sudor o el

nerviosismo. Este comportamiento, de cierta forma, “natural” de los seres vivos ocurre en

otros sistemas, como las empresas, aunque se expresa de forma (no siempre) diferente.

Estudiar este comportamiento desde el punto de vista sistémico es el objetivo primordial de

este capítulo.

HOMEOSTASIS

Hasta aquí se puede concluir que todo sistema tiene dos modos fundamentales de existencia

y comportamiento: mantenimiento (o estabilidad) y cambio. El mantenimiento se basa

en la realimentación negativa y está caracterizado por la estabilidad. El cambio, se basa en

la realimentación positiva y está caracterizado por el crecimiento o decaimiento. La

coexistencia de los dos tipos de realimentaciones es la esencia de un sistema abierto, el

cual, al estar sujeto a las perturbaciones aleatorias de su entorno, crea una serie de patrones

de comportamiento que se describirán a continuación.

Un ejemplo donde se presentan ambos tipos de comportamiento es cuando una persona es

instigada por su entorno e informada que un proceso se aproxima. El organismo de la

persona se prepara para la acción movilizando las reservas de energía y produce ciertas

hormonas tales como la adrenalina, la cual lo prepara para afrontar el conflicto o para

pelear. Así mismo, el corazón acelera los latidos, la respiración es más rápida, la cara se


torna pálida o roja, existe transpiración, etc. Esta extraordinaria propiedad del cuerpo ha

intrigado a muchos fisiólogos y se denomina en la literatura como homeostasis [PCW].

En términos generales, la homeostasis es una de las propiedades más características y

típicas de los sistemas. Este término, proveniente de la unión de dos palabras griegas que

significan “permanecer igual”, fue acuñado en 1932 por fisiólogo norteamericano Walter

Cannon. Según el diccionario Larousse, la homeostasis es el principio general de regulación

de los organismos vivos por el que tienden a estabilizar sus diversas constantes fisiológicas.

Análogamente, un sistema homeostático es un sistema abierto que mantiene su estructura

y funciones por medio de múltiples equilibrios dinámicos rigurosamente controlados por

mecanismos de regulación independientes. Tal sistema reacciona a cada cambio en el

entorno, o a toda perturbación aleatoria, a través de una serie de modificaciones de igual

tamaño y de dirección opuesta a aquellas que crean la perturbación (tercera ley de Newton).

El propósito de estas modificaciones es mantener los balances internos.

Ejemplos de sistemas homeostáticos son los sistemas ecológicos, biológicos y sociales.

Tales sistemas se oponen al cambio utilizando cualquier medio a su disposición. Si el

sistema no tiene éxito en el restablecimiento de sus equilibrios, entonces entra en otro modo

de comportamiento, uno con restricciones que son a menudo más severas que las anteriores.

Este modo puede conducir a la destrucción del sistema si la perturbación persiste.

En los sistemas homeostáticos cada parte de su organización interna y funcional contribuye

al mantenimiento y estabilidad del mismo, y así lograr la supervivencia. Es decir cumplen

con el siguiente principio.

Principio 33 (Principio de ultraestabilidad). Los sistemas homeostáticos

son ultraestables.

Claramente para que exista la ultraestabilidad el sistema debe poseer un modelo de su

entorno (es decir debe poseer cierto conocimiento del entorno) y su estructura debe ser lo

suficientemente robusta para hacer que se cumpla el Principio 17. Debido a que puede

ocurrir que el modelo del entorno esté mal formulado y que la estructura del sistema no sea

del todo robusta, entonces, cuando se espera una reacción determinada como resultado de

un cambio, el sistema puede mostrar un comportamiento impredecible, contraintuitivo y

contravariante, como se discutirá en la siguiente sección.


HOMEOSTASIS Y ACTITUDES DE LOS SISTEMAS

David Noer en su libro [Noer, pp17-19] hace una descripción de las diferentes actitudes o

respuestas del sistema debido a la homeostasis (en su caso una persona) ante la presencia de

una cambio. Siguiendo las ideas de este autor, los sistemas varían en su aptitud para

cambiar (la capacidad para aprender de su experiencia) y su comodidad con el cambio (la

disposición para aprender). Existen cuatro patrones de respuesta y comportamientos de

transición distintos (comparar con la Ilustración 16):

Poca comodidad con el cambio, poca capacidad para el cambio. Estos sistemas se

denominan apabullados. Su conducta de transición principal es retirarse del combate y

evitar el aprendizaje necesario

Poca comodidad con el cambio, gran capacidad para el cambio. Estos sistemas se

denominan atrincherados. Su conducta de transición básica implica aferrarse con

tenacidad a aprendizajes reducidos que funcionaron en el pasado, pero que son de valor

limitado en la nueva realidad

Gran comodidad con el cambio, poca capacidad para el cambio. Estos sistemas se

denominan fanfarrones debido a que se engañan a sí mismos y a los demás. Su

conducta de transición está compuesta de arrebatos agresivos fundados en un impulso

alto y de poca sustancia

Gran comodidad con el cambio, gran capacidad para el cambio. Éste es el sistema

que aprende. Enfrenta de forma positiva el cambio (comprometerse) y aprender

técnicas nuevas más relevantes (crecer).


Ilustración 24. Actitudes de los sistemas.

El primer par de actitudes del sistema es provocado por una serie de “razones válidas” para

no cambiar, y las cuales se deben principalmente al paradigma inherente. Estas razones, las

cuales no son otra cosa más que pretextos, han sido estudiadas en la sociología y algunas de

ellas son tan absurdas a tal grado que llegan a mal interpretar algunas situaciones lógicas.

Treinta y tres de estas razones han sido enunciadas por O‟toole [O‟toole, pp. 161-164] para

el caso de las personas. Generalizando sus ideas las razones son las siguientes:

1. Homeostasis. El cambio continuo no es una condición natural de la realidad; por ello,

la resistencia al cambio es un instinto humano saludable.

2. Stare decisis. En derecho consuetudinario, la presunción siempre debe otorgarse al

status quo. La carga de la prueba siempre debe recaer sobre el agente del cambio.

3. Inercia. Cuando un “sistema grande” está en movimiento, hace falta una fuerza

considerable para alterar su curso.

4. Satisfacción. La mayoría de los sistemas están perfectamente “contentos” con el status

quo. La mayoría de los sistemas no pueden imaginar una alternativa para el status quo.

5. Falta de madurez. El cambio sólo se presenta cuando se satisfacen ciertas condiciones

previas. Tales condiciones son raras y no pueden forzarse.

6. Temor. Los sistemas sienten un temor innato ante lo desconocido. Se prefiere tentar la

suerte con un demonio que es conocido.

BAJO

ALTO

ALTO

Capaci

dad

para

apre

nd

erA

pti

tud

para

el ca

mbio

Comodidad con el cambioDisposición para el aprendizaje

El

apabullado:

retrayéndose

y evitando

El

atrincherado:

aferrandose a

aprendizajes

limitados

Elfanfarrón:aparenta

impulso peropero pocasustancia

El

estudioso:

comprometido

y madurando


7. Egoísmo. El cambio podrá ser bueno para los demás o incluso para el sistema en su

conjunto, pero a menos que sea específicamente bueno, habrá una oposición a él.

8. Falta de confianza en uno mismo. El cambio es una amenaza para el amor propio. Las

nuevas condiciones exigen nuevas capacidades, habilidades y actitudes, pero se carece

de la confianza de que se va a poder hacer frente a los nuevos retos.

9. Conmoción del futuro. Cuando los sistemas se sienten agobiados por cambios

importantes —como es el caso en las sociedades contemporáneas— se enconchan y

resisten por lo que la especie tiene muy poco poder de adaptación.

10. Futilidad: plus ça change, plus c´est la même chose. Puesto que todo cambio es en

gran medida superficial, cosmético y por ende ilusorio, ¿por qué los sistemas habrían de

tomar parte en la charada si saben que la estructura del poder del entorno va a

permanecer sin cambios?

11. Falta de conocimientos. No se sabe cómo cambiar (ni a qué cambiar). La ignorancia y

los análisis equivocados entorpecen el camino hacia un cambio efectivo.

12. Naturaleza de los sistemas. Un sistema es innatamente competitivo, agresivo,

codicioso y egoísta. Debido a que un cambio planeado presupone cierto grado de

altruismo, está condenado al fracaso.

13. Cinismo. En vista de la suposición 12, debemos recelar de los motivos del agente del

cambio.

14. Perversidad. El cambio parece una buena idea; por desgracia las consecuencias no

deseadas van a resultar el opuesto exacto del objetivo enunciado.

15. Genio individual versus mediocridad de grupo. Las almas grandes siempre han

sufrido la oposición violenta de las mentes mediocres.

16. Ego. El cambio obliga a los sistemas poderosos a admitir que estaban equivocados.

17. Pensamiento a corto plazo. Los sistemas siempre se muestran dispuestas a preferir un

interés presente sobre otro distante y remoto.

18. Miopía. Como no se puede ver más allá de “la punta de la nariz” de un sistemas, no se

logra ver que el cambio puede ser benéfico en general.


19. Sonambulismo. Debido a que la mayoría de los sistemas llevan vidas sin examinar, se

tiene una certeza sonambulista sobre la rectitud del status quo.

20. Ceguera por la nieve. El pensamiento de grupo es el problema: la búsqueda de

consensos da lugar a que los sistemas compartan mitos comunes e ideas equivocadas.

21. Fantasía colectiva. Los sistemas en grupo a menudo actúan en forma contraria a lo que

dicta la razón y a lo que sugiere el interés propio bien informado. Esta estupidez se debe

a la incapacidad de sacar lecciones de la experiencia y a la costumbre de analizar las

situaciones a la luz de nociones preconcebidas.

22. Condicionamiento chauvinista. La forma en que se hacen las cosas está bien; los

demás sistemas están equivocados. Si un sistema defiende y hace lo que los otros dicen,

entonces se es un sistema desleal.

23. Falacia de la excepción. El cambio podrá funcionar en otra parte, pero cada sistema es

diferente. De hecho, un sistema no puede aprender algo de los demás, a menos que su

situación sea una copia exacta de ese sistema.

24. Ideología. Puesto que cada sistema tiene puntos de vista diferentes de la realidad —

valores inherentemente conflictivos— todo plan para cambiar dividirá a la comunidad

en campos adversos sin remedio.

25. Institucionalismo. Los sistemas podrán cambiar, pero los grupos no cambian. De

hecho, la tarea primordial de un grupo de sistemas es la autopreservación y la

autoperpetuación.

26. Natura non facit saltum. La naturaleza no avanza a saltos fue la filosofía gradualista de

Leibnitz y de Linnaeus. En palabras de Darwin, el cambio sólo ocurre en pasos cortos y

lentos.

27. La rectitud del poderoso. Los mejores sistemas y los más listos han puesto a los

demás sistemas en el curso actual. ¿Porqué cuestionar la sabiduría de los líderes?

28. El cambio no tiene circunscripción. El interés de una minoría de sistemas en

preservar su lugar seguro en el status quo es mucho más fuerte que el interés que la

mayoría tiene en implantar una alternativa incierta.


29. Determinismo. No hay nada que un sistema pueda hacer para provocar un cambio

provechoso. Si bien puede ocurrir el cambio, no es resultado de una acción consciente.

30. Cientismo. La sociedad no debería aprender de las lecciones de la historia porque no

son científicas.

31. Costumbre. Las costumbres son el volante de la sociedad de sistemas. La costumbre

cubre la formación de actitudes, sensibilidades y formas básicas de enfrentar y

responder a todas las condiciones que se enfrentan los sistemas durante sus vidas. Esto

es más que positivo; es el principio de la continuidad de la experiencia.

32. El despotismo de la costumbre. Debido a que las ideas de los agentes del cambio se

consideran como un reproche a la sociedad, el progreso se frustra por una costumbre

déspota.

33. Despreocupación. Es difícil liberar a los tontos de las cadenas que veneran, escribió

Voltaire. Esta es la más pesimista de todas las hipótesis.

Y seguramente falta encontrar más razones para oponerse al cambio.

Todos estos pretextos para no cambiar conducen al sistema a su destrucción. En efecto, el

sistema se debe autoadaptar a las modificaciones del entorno y entonces evolucionar, de

otra forma los agentes de tipo A21 provocaran en él una desorganización y lo destruirán. La

discusión anterior conduce a la siguiente pregunta: ¿Cómo es que un sistema estable, cuyo

propósito es mantenerse a si mismo y perdurar en el tiempo, le es posible cambiar y

evolucionar? Esta pregunta tendrá una respuesta en el Capítulo IX.

EJEMPLO: REACCIONES ANTE EL CAMBIO EN UNA INSTITUCIÓN DE SERVICIO AL PÚBLICO

El ejemplo que se describe a continuación es la forma en que el personal técnico de una

institución (“el sistema”, como ellos mismos la denominan) de servicio al público

perteneciente al gobierno reaccionó ante la presencia de un cambio de paradigma en la

forma de operar y la correspondiente modernización tecnológica en lo equipos

informáticos, comunicaciones y eléctricos.


Como antecedente, es de importancia señalar que desde hace más de tres décadas la

institución ha tenido un único proveedor de bienes y servicios, lo cual ha traído como

consecuencia que esta institución dependa, en todos los aspectos, de este proveedor e

incluso la institución ha llegado a señalar que la única enteidad que puede resolver sus

problemas en su totalidad es este proveedor. Claramente los costos en los bienes y servicios

que proveen se han elevado en demasía y no concuerdan con los existentes en el mercado.

Aunado a esto, y ante el desconocimiento del mercado del personal técnico, la empresa

proveedora por lo regular ha venido implantando tecnología que en el momento de su

instalación es o está por ser obsoleta en el corto plazo además de que algunas veces es

propietaria (es decir, desconocida para la institución y para cualquier otra empresa).

Ante esta situación y ante la aparición de nuevos paradigmas tanto en formas de operar

como en la tecnología, el director general de la empresa decide modificar de forma

significativa la tecnología existente (la cual es obsoleta y de difícil mantenimiento) así

como la relación que debe mantenerse con la empresa proveedora, todo esto con el fin de

mejorar la calidad del servicio que se ofrece a los usuarios y bajar significativamente los

costos de operación. Para lograr esto, el director contrata a una empresa consultora cuya

función principal sea la de mostrar y hacer conciencia de la necesidad de hacer un cambio

en la forma de operar y las bondades que ofrece la nueva tecnología, alguna de la cual ya ha

sido implantada en otros países.

La mayoría del personal técnico y sus subordinados no se adhieren a la iniciativa del

director general y, después de algunas objeciones encaminadas a poner en duda la

pertinencia de la decisión, se abstienen de reaccionar al ver la determinación del director.

Sin embargo, no dejan de resistirse de forma activa y pasiva.

De forma activa, el personal técnico no siempre muestra una resistencia al cambio de forma

explícita, a través de actitudes hostiles o negativas. La resistencia se manifiesta a menudo

por vías directas o indirectas. Entre las que muestran se encuentran las siguientes:

Cuestionar en una forma exigente hasta los más ínfimos detalles del proyecto del

cambio;

Externar dudas con respecto a la necesidad de introducir un cambio;


Convertir a la iniciativa de cambio en objeto de ridículo y burla;

Remitir el proyecto a la aprobación de múltiples comités de estudio, con el propósito de

entorpecer el proceso;

Fingir indiferencia con el propósito de que el proyecto se arroje en saco roto;

Evocar los méritos de la tecnología con la que se opera y la cual funciona “muy bien”;

Discurrir largamente acerca de los aspectos secundarios del cambio, esmerándose en

demostrar hasta qué punto éste no será realizable en la práctica;

Evocar la variedad de enojosas consecuencias que, “con toda seguridad”, acarreará la

implantación del cambio;

Abstenerse de cooperar activamente en el proceso de implantación;

Expresar apatía, indolencia, desmovilización;

Adoptar una actitud legalista o dependiente en la que uno se limita a hacer lo

estrictamente indicado y en la forma prescrita, sin tomar en cuenta los matices de los

cotidiano;

Entorpecer el ritmo de trabajo;

Desacreditar a los iniciadores del cambio;

Aprovechar toda las oportunidades de sucintar discusiones en tormo al cambio en

cuestión;

Sacar a relucir todas las dificultades encontradas en el proceso de implantación;

Convertir el proyecto de cambio en chivo expiatorio de todos los sinsabores de la

institución;

Atacar sistemáticamente al cambio y a sus iniciadores;

Recurrir a diferentes tácticas de sabotaje con el propósito de fomentar un clima de

animosidad;

Exagerar lo méritos de la actual situación.


Algunas de las manifestaciones anteriores se dirigen directamente al objeto del cambio;

otras lo hacen de forma más indirecta. Sin embargo, todas tienen el mismo efecto: el de

comprometer las posibilidades de éxito de la iniciativa del cambio.

Hablando sobre la “resistencia pasiva”, ésta es una forma en la que en vez de expresarse

abierta o directamente contra la iniciativa del cambio, el personal técnico lo hace por vías

indirectas. Este tipo de resistencia se muestra cuando se sienten incapaces de reaccionar

abiertamente, ya sea porqué se sienten amenazados o, quizá, porque les falta audacia.

Algunas de las formas de expresión por parte del personal técnico son:

No cooperar en nada con la empresa consultora agente del cambio;

Fingen no entender muy bien el objeto del cambio;

Buscan oportunidades para desprestigiar al responsable del grupo de implantación,

sobre bases ajenas al proyecto;

Alimentan cierta intriga a nivel del personal de implantación;

Circulan chismes de oficina, susurrados en voz baja.

Todas estas reacciones son resistencias al cambio asociadas al hecho de que se sienten

impotentes para obstaculizar abiertamente el proyecto. Un observador externo podría

pensar que el cambio sigue su curso normal, ya que las personas no parecen estar afectadas

por él. Sin embargo, las reacciones camufladas bastan para entorpecer el ritmo del cambio,

impidiendo que este se incorpore a la institución: es como tratar de mover una embarcación

cuya tripulación se ha negado a levantar el ancla. La cantidad de energía que se ha

requerido por parte de la empresa consultora para implantar el cambio ha sido exorbitante,

al final, el cambio se ha implantado venciendo a la resistencia al cambio por su elemento

más débil: la ignorancia. Esto es, se ha vencido a través del arma del conocimiento.

PATRONES DE COMPORTAMIENTO ANTE EL CAMBIO

La forma en que reaccionó al cambio la institución del ejemplo anterior es una de las

muchas y muy variadas. Suponiendo que un cambio se presenta en un sistema, los patrones

de comportamiento que muestra éste han sido descritos por De Rosnay [De Rosnay, Cap.


2]. En ellos la variable independiente es el tiempo y la dependiente (del tiempo) es

cualquier parámetro típico del sistema (tamaño, output, ventas totales, número de

elementos, etc.):

Estacionario. Se presenta cuando el sistema es completamente cerrado. En este caso el

sistema permanece totalmente indiferente ante cualquier variación del entorno.

Crecimiento lineal. Cuando el sistema es capaz de equilibrar las perturbaciones del

entorno, de tal forma que la velocidad con que el cambio se produce en el sistema es

constante.

Crecimiento acelerado (realimentación positiva pura). Cuando el sistema es capaz

de absorber el cambio a una velocidad proporcional con que se produce, siendo la

constante de proporcionalidad positiva.

Declinación (realimentación positiva pura). Similar al anterior, solamente que la

constante de proporcionalidad es negativa.

Estabilización en un valor de equilibrio (realimentación negativa pura). Cuando el

sistema absorbe, de primera instancia, el cambio con una velocidad decreciente y

después se comporta de forma oscilatoria (secuencias de rechazo y favoritismo) y

amortiguada.

Crecimiento exponencial y regulación (realimentación negativa pura). Cuando el

sistema absorbe el cambio, de primera instancia, con una velocidad creciente y después

se comporta de forma oscilatoria (secuencias de rechazo y favoritismo) y amortiguada.

Crecimiento limitado. Cuando el sistema absorbe el cambio de forma asintótica y con

velocidad decreciente.

Crecimiento acelerado y saturación. Cuando el sistema absorbe el cambio de forma

asintótica, pero al inicio con velocidad creciente y después con velocidad decreciente.

Oscilaciones y fluctuaciones. Cuando el sistema absorbe el cambio de forma aleatoria

conforme pasa el tiempo.

Cada uno de estos comportamientos se muestra en la Ilustración 25.


Ilustración 25. Patrones de comportamiento de los sistemas.

PRODUCTIVIDAD DE UN SISTEMA ANTE EL CAMBIO

Finalmente, es importante hacer notar que si un cambio se introduce en un sistema, la

productividad de éste se ve afectada: ya que no existiría otra razón para introducir tal

cambio (ver Ilustración 26). Tomando como referencia la productividad del estado inicial

del sistema, esta sufre una baja una vez que el cambio se ha introducido, y, si es capaz de

salir de esta etapa, alcanzará nuevamente la del estado inicial para después superarla

[Clarke, pp. 82-83]. Desde el punto de vista del conocimiento y los paradigmas, la baja en

la productividad se debe a que el sistema debe hacer cierto “espacio” para destruir parte del

modelo anterior y entonces introducir el nuevo modelo.

Ilustración 26. Productividad de un sistema.

Estacionario

Declinación Crecimiento exponencialy regulación

Crecimientolimitado

Crecimiento aceleradoy saturación

Oscilaciones yfluctuaciones

Crecimiento lineal Crecimientoacelerado

Estabilización en unvalor de equilibrio

Tiempo

Pro

du

ctiv

idad

Est

abil

idad

Ince

rtid

um

bre

al ca

mbio

Ace

pta

ción

del

cam

bio

Aco

pla

mie

nto

al ca

mbio

Cre

cim

ien

to


Es importante señalar que no todos los sistemas son capaces de superar la etapa de baja de

productividad y no se logran aceptar el cambio. En efecto, ¿cuántas empresas han

desaparecido por los cambios generados por la economía de un país, por los cambios socio-

culturales, o por los cambios tecnológicos?

DESTRUCCIÓN-CREATIVA EN UN SISTEMA

Si un sistema es capaz de superar la etapa de baja en la productividad y al final la aumenta

por el cambio introducido en él, entonces se puede hablar de un proceso denominado

destrucción-creativa [Swenson].

Siguiendo a Nolan y Croson [Nolan y Croson, pp. 15, 17], la destrucción-creativa es un

proceso que consiste en adoptar nuevas ideas (modelos) y abandonar las viejas. Este

proceso requiere que el sistema modifique su estructura interna tanto en la forma de

operación como su morfología. Esto conduce al siguiente principio [Bunge]

Principio 34 (Principio de destrucción-creativa). En el curso de todo

cambio (autoesamblaje o evolución), un sistema adquiere algunas

propiedades y leyes, mientras que otras desaparecen.

Con el fin de comprender aún más el proceso de destrucción-creativa, se considerará a

continuación el caso específico de la influencia de la TI en las empresas, para esto se

seguirá nuevamente a Nolan y Croson [Nolan y Croson, pp. 2-3].

De forma inicial, es importante hacer notar que la economía de la información no es la

primera ni la última que producirá cambios radicales en las reglas de la actividad

económica organizacional. En efecto, hace más de un siglo y como consecuencia de la

invención de la máquina de vapor, Estados Unidos de Norteamérica dejo de ser una

economía agrícola para convertirse en una economía industrial. Esta transformación generó

un aumento de más del 1000% en la producción de alimentos. Así mismo, el 4% de la

fuerza de trabajo que laboraba en la agricultura en 1945 produjo más que el 50% de la de

1845. Por otro lado, la fuerza laboral que trabajaba directamente en la manufactura en la

economía industrial disminuyó de 40% a menos del 5% en la economía de la información

(ver Ilustración 27).


Ilustración 27. Destrucción-creativa en las diferentes economías.

En la transformación económica anterior, los incrementos de la productividad favorecieron

la unión de una nueva organización y una nueva tecnología, a medida que las granjas

familiares se consolidaron convirtiéndose en empresas agrícolas y el poder de los animales

fue reemplazado por el poder de la máquina. La mayoría de los trabajadores del campo

fueron desplazados o reubicados en actividades industriales y de siderurgia, la industria

automotriz y la fabricación de aparatos electrodomésticos.

Una vez que la actividad industrial fue creciendo, fue necesario crear nuevas estructuras

para organizar los recursos, además de contar nuevos principios para administrarlos. Así

nació la economía de la información que, a su vez, requiere de nuevas estructuras para

organizar los recursos y contar nuevos principios para administrarlos. ¿Cuál será la

economía venidera? Todo indica a que será la economía del conocimiento.

Como segundo ejemplo, en un artículo publicado en octubre de 1999 Yogesh Malhotra

presenta un ejemplo más completo y puntual sobre la interacción de la TI en las empresas y

el proceso de destrucción-creativa. Este ejemplo se describe a continuación.

Un entorno turbulento conduce a las empresas a

1. Utilizar la TI para percibir las preferencias del entorno.

2. Utilizar la TI para traducir la información referente a las preferencias del entorno en

objetivos.

3. Utilizar la TI para alinear su estructura con las preferencias de su entorno.

4. Hacer más uso de la TI para incrementar sus características “orgánicas”.

Agricultura

50%

Economía

agrícola

Economía

industrial

Economía de la

información

Economía del

conocimiento

Agricultura 4% Agricultura 2%

M anufactura40%

M anufactura 5%

Agricultura x%

M anufactura y%

Información z%

Información w%Conocimiento w%


a) Utilizar la TI para “habilitar” a los empleados de todos los niveles.

b) Utilizar la TI para aumentar el control de las unidades de trabajo.

c) Utilizar la TI para incrementar la comunicación lateral.

5. Reducir sus “dimensiones” y centrarse en competencias clave a través del

apalancamiento de la TI.

a) Utilizar la TI para reducir la diferenciación e integración y centrarse en una

especialización creciente.

6. Buscar activamente relaciones inter-organizacionales para apalancar las competencias

clave.

a) Reducir la complejidad del entorno y de la incertidumbre por la búsqueda de

interdependencias (relaciones complejas) con otras empresas pertenecientes al

entorno.

b) Utilizar más la TI para establecer mecanismos coordinadores con otras empresas

pertenecientes al entorno.

7. (Paradoja de la TI) Alimentar la necesidad de avances adicionales en la TI, las cuales

incrementan la turbulencia del entorno.

En este ejemplo se muestran varios de los conceptos definidos en los capítulos anteriores y

en éste. A saber: sistema, entorno, input, output, realimentación, interacciones, agentes

generadores del cambio, y destrucción creativa (ver Ilustración 28).

Ilustración 28. Destrucción-creativa en sistemas de información.


De igual forma, se podrían construir ejemplos similares para varias de las tecnologías

existentes en la vida diaria de los humanos y de las empresas.


VVVIIIIIIIII

OOOTTTRRROOOSSS TTTIIIPPPOOOSSS DDDEEE CCCOOOMMMPPPOOORRRTTTAAAMMMIIIEEENNNTTTOOO DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS AAANNNTTTEEE

EEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Algunas veces, cuando un cambio se aproxima, un sistema se va acercando a éste de forma

oscilatoria, como si estuviera compuesto por una serie de entidades internas ligadas con

otras entidades a través de resortes. Estas oscilaciones no son siempre amortiguadas en el

tiempo, sino que unos instantes antes y después en el que ocurre el cambio se presentan

sobresaltos que pueden llevar al sistema a estados críticos de comportamiento. En la

literatura referente al cambio en las empresas, este fenómeno de sobresaltos está

parcialmente documentado; pero no es así en la física y las matemáticas donde existe una

basta literatura al respecto para sistemas físicos. Así, estudiar bajo que condiciones los

sistemas en general se comportan como sistemas físicos requiere de especial atención.

ESTABILIDAD DINÁMICA: EQUILIBRIO EN MOVIMIENTO

En el Capítulo 2 del libro de De Rosnay se hace una afirmación que resume la reacción

negativa al cambio en los sistemas: mantenimiento es duración. Este mismo autor

continúa su discusión señalando que el dar respuestas negativas o contrarias para regular las

divergencias ocasionadas por ciclos de realimentación negativa ayuda a estabilizar el

sistema, por lo que éste es capaz de autoregularse en el tiempo a través de diferentes

esquemas de control (ver el Capítulo IX).

Aunque la conjunción de estabilidad y dinámica pareciera ser paradójica, la yuxtaposición

demuestra que las estructuras o funciones de un sistema permanecen idénticas a ellas

mismas a pesar del continuo movimiento de los componentes del sistema. Esta forma de


persistencia se conoce como estabilidad dinámica, la cual se puede encontrar en cualquier

ser vivo o en una empresa y en general en un sistema complejo. La estabilidad dinámica es

el resultado de la combinación y el reajuste de los diferentes equilibrios asociados y

mantenidos por el sistema. Con el fin de comprender a fondo este concepto, es necesario

hacer una distinción entre dos conceptos asociados: balance de fuerzas y balance de flujo.

El balance de fuerzas es el resultado de la neutralización en el mismo punto de dos o más

fuerzas iguales y opuestas. Cuando se neutralizan dos fuerzas se dice que se tiene un

balance de poder, como en el caso de dos gobiernos o dos ejércitos. En el caso de un

sistema y su entorno, el balance de fuerzas se expresa a través de la neutralización de los

agentes de cambio de tipo A21 y A12. Un equilibrio entre estos dos agentes de cambio

conduce a un equilibrio estático, el cual únicamente se puede romper a través de un

cambio discontinuo en la relación de los agentes. Esta discontinuidad podría conducir a un

escalamiento si un agente supera al otro.

El balance de fuerzas está asociado a la tercera ley de Newton [Halliday y Resnick, pp.65-

66]: A toda acción existe siempre una reacción opuesta e igual. Desde el punto de vista

sistémico, esta ley se podría expresar de la siguiente forma: las acciones mutuas de dos

sistemas son siempre iguales, y dirigidas a la parte contraria. Es decir, si un sistema A (el

entorno) ejerce algún tipo de fuerza sobre otro B (el sistema), el sistema B ejerce una fuerza

igual pero directamente opuesta sobre el sistema A. Es importante hacer notar que las

fuerzas de acción y reacción, las cuales siempre ocurren en pares, actúan sobre diferentes

sistemas (en este caso, el sistema y el entorno).

Ilustración 29. Balance de fuerzas.

Por otro lado, el balance de flujo es el resultado de un ajuste de la velocidad de dos o más

flujos a través de un dispositivo de medición. El equilibrio se presenta cuando la velocidad

de cada uno de los flujos es igual y se mueven en direcciones opuestas (ver Ilustración 30).

Fuerzas en contraposición

Punto de equilibrio


Tal es el caso de una transacción de ventas, donde los bienes o servicios se intercambian

por dinero. Un balance de flujo conduce a un equilibrio dinámico el cual, dependiendo de

las perturbaciones o circunstancias, se puede adaptar, modificar, y modelar

permanentemente por reajustes que son a menudo imperceptibles. El balance de flujo es el

fundamento de la estabilidad dinámica.

Flujo A

Flujo B

Instrumento

de medición

Ilustración 30. Balance de flujo.

Así, el concepto de equilibrio está directamente asociado al concepto de estabilidad.

Cuando el equilibrio en un sistema se alcanza, un cierto "nivel" se mantiene en el tiempo,

como el nivel de azúcar en la sangre. Este estado en particular se denomina estado

estacionario, el cual es totalmente diferente del estado estático (ver Ilustración 31). Este

último se presenta cuando no se tiene comunicación con el entorno.

Ilustración 31. Estados estático y estacionario.

Existen muchos estados estacionarios como niveles de equilibrio puede tener un sistema, lo

que hace posible que se adapte y responda a la gran variedad de modificaciones del

entorno. La relación existente entre la variedad de opciones que puede tomar el sistema y la

variedad de cambios en su entorno se rige por el principio de variedad obligada (ver

Principio 37).

N ivel

estático N ivel

estacionario


LAS FUERZAS DE CAMBIO INTERNO

Hasta ahora se ha analizado el comportamiento de un sistema desde el punto de vista

externo, pero ¿qué pasa internamente en un sistema cuando un cambio se presenta? Para

responder a esta pregunta se utilizará la técnica de análisis del campo de fuerzas

desarrollada por Kurt Lewin [Hersey, Blanchard y Johnson; pp. 463-464]. Esta técnica

supone que existen tanto fuerzas conducentes como fuerzas restrictivas, generadas por

agentes de tipo A11, que influencian cualquier cambio que pueda ocurrir.

Las fuerzas conducentes son aquellas que empujan al sistema hacia una situación en

particular, por lo que son las iniciadoras y conductoras del cambio interno. Ejemplos en una

empresa son: el empeño y dedicación de un líder de proyecto, los incentivos por

productividad, y el espíritu de competencia.

Las fuerzas restrictivas son aquellas que limitan o hacen decrecer la intensidad de las

fuerzas conducentes. Por ejemplo, en una empresa las fuerzas restrictivas que impiden el

crecimiento de la producción pueden ser la apatía, la hostilidad, falta de mantenimiento del

equipo, entre muchas otras.

Por convención, las fuerzas conducentes se les asocia un signo positivo, mientras que a las

fuerzas restrictivas un signo negativo (ver Ilustración 32).

Ilustración 32. Fuerzas conducentes y restrictivas.

Claramente, el equilibrio se alcanzará cuando existe un balance entre este par de fuerzas.

Debido a la poliestabilidad, este equilibrio o estado estable puede pasar a uno superior o

inferior si existen variaciones entre las fuerzas conducentes y las restrictivas.

N ivel de

equilibrio

Agen

tes

con

du

cen

tes

(pote

nci

a e

stim

ad

a)

Agen

tes

rest

rict

ivos

(pote

nci

a e

stim

ad

a)


El algoritmo para valorar la viabilidad del cambio a través del análisis del campo de fuerzas

es el siguiente:

Algoritmo 1. Algoritmo para determinar la viabilidad del cambio.

Listar todas las fuerzas conducentes y restrictivas;

Asignar un puntaje a cada fuerza;

Dibujar un diagrama mostrando las fuerzas conducentes

y las restrictivas, así como la magnitud de cada

una;

Efectuar la suma de magnitudes de las fuerzas

conducentes y asignar al total un signo positivo;

Efectuar la suma de magnitudes de las fuerzas

restrictivas y asignar al total un signo negativo;

Efectuar la suma de los resultados anteriores;

(*Analizar la viabilidad del cambio*)

If (suma<0) then

(Determinar como reducir la magnitud de algunas o

todas las fuerzas restrictivas) ó (determinar como

incrementar la magnitud de algunas o todas las

fuerzas conducentes)

Else

Efectuar el cambio.

Con el fin de ilustrar la forma en que opera el algoritmo anterior, considerar la situación en

la que se desea migrar la plataforma informática de una empresa. Después de hacer la suma

de las fuerzas mostradas en la Ilustración 33, se obtiene un número menor que cero, por lo

que es necesario llevar acciones para reducir la magnitud de algunas o todas las fuerzas

restrictivas ó para incrementar la magnitud de algunas o todas las fuerzas conducentes.


Ilustración 33. Fuerzas internas actuando en el cambio de plataforma informática.

EL COMPORTAMIENTO OSCILATORIO DE LOS SISTEMAS

Con el fin de efectuar un análisis más profundo sobre el comportamiento interno de un

sistema, se supondrá que un cambio se anuncia en él y que este cambio será determinante

para su subsistencia. ¿Cuál es el comportamiento interno del sistema antes y después del

cambio?

Desde el punto de vista matemático, las magnitudes totales de las fuerzas conducentes y

restrictivas crecen conforme el sistema se acerca al instante en el que se efectuará el

cambio. Este crecimiento de magnitudes es consecuencia de la homeostasis y es tal que,

antes del cambio, el sistema sigue permaneciendo en equilibrio, aunque con algunas

dificultades, provocando situaciones de baja en la productividad, y por ende destrucción-

creativa.

De igual forma, debido a la homeostasis, después que se ha efectuado el cambio, las

magnitudes totales de las fuerzas conducentes y restrictivas decrecen conforme el sistema

se aleja del instante en el que se efectuó el cambio hasta llegar a estabilizarse.

En ambos casos, el sistema muestra un comportamiento oscilatorio antes y después del

cambio: la magnitud de las oscilaciones es creciente conforme el sistema se acerca al

instante del cambio y decrecientes cuando se aleja de ese instante.

N ivel de

equilibrio

Agen

tes

con

du

cen

tes

(pote

nci

a e

stim

ad

a)

Agen

tes

rest

rict

ivos

(pote

nci

a e

stim

ad

a)

Incrementoen el costo de

mantenimiento

Incremento en losvolúmenes deprocesamiento

M ejora en lavelocidad de

procesamiento

N ecesidad decrear nuevos

sistemas

Interrupciónde labores

Costo delnuevo equipo

Impacto de la nuevaplataforma en los

sistemas existentes

Impacto de lanueva plataforma

en el personalDespido depersonal poroptimización de recursos

Total = 10

Total = 11


Ilustración 34. Comportamiento oscilatorio de los sistemas.

La afirmación anterior se basa en las observaciones realizadas en el siglo XIX por el

matemático y físico francés Joseph Fourier. Estas observaciones forman hoy en día una

teoría denominada “Series de Fourier” [Lanczos].

EL FENÓMENO DE GIBBS-WILBRAHAM

Sin embargo, Fourier no realizo una descripción detallada del comportamiento instantes

antes y después del cambio. Esta descripción fue dada años más tarde por Henry

Wilbraham en 1848, y redescubierta 50 años después (1898) por Joshiah Willard Gibbs

[Hewitt y Hewitt].

Desde el punto de vista sistémico, la respuesta que encontraron ambos científicos señala

que unos instantes antes de un cambio el comportamiento del sistema presenta, además de

las oscilaciones, un sobre salto negativo debido a que es cuando el sistema alcanza su

máximo de resistencia. Así mismo, el sistema presenta un sobresalto positivo instantes

después de que el cambio se ha efectuado, y es debido a que una vez que ha vencido la

resistencia está en total disponibilidad para absorber el cambio. Aquí el término “instantes”

debe interpretarse en función de la capacidad de respuesta del sistema a los cambios:

pueden ser segundos, horas, días, semanas, etc.

Gibbs y Wilbraham descubrieron que la magnitud de cada sobresalto depende de la

magnitud del cambio (si este se pudiera cuantificar) y es aproximadamente igual al 8% de

TiempoM omento del cambio

Amplitud delcambio = A

= Comportamiento ideal

= Comportamiento real


esa magnitud. Así, si la magnitud del cambio es A, para que se efectúe el cambio de forma

exitosa, el sistema tiene que ser capaz de soportar un cambio de magnitud

A + 0.08A + 0.08A = 1.16A

Ecuación 8. Magnitud real del cambio.

De esta forma, si el sistema no es lo suficientemente robusto en su organización y/o

estructura para soportar cambios de magnitud 1.16A, éste podría dejar de funcionar ya sea

instantes antes o instantes después de efectuarse el cambio. Hoy en día este resultado se

conoce en la literatura como fenómeno de Gibbs o fenómeno de Gibbs-Wilbraham

[Hewitt y Hewitt] (ver Ilustración 35).

Ilustración 35. Fenómeno de Gibbs-Wilbraham.

El fenómeno de Gibbs-Wilbraham explica el comportamiento, a veces inesperado,

contraintuitivo y contravariante de los sistemas ante un cambio. Por ejemplo, si el sistema

es suficientemente robusto en su organización y estructura, explica el porqué:

Algunas empresas responden de forma exitosa a los cambios en la economía nacional o

mundial;

Los focos diseñados para ser intermitentes no se funden a pesar de que se prenden y se

apagan constantemente;

Una persona con buena salud se recupera más rápido ante la presencia de ciertas

enfermedades;

Algunas empresas pueden llevar a cabo cambios tecnológicos exitosos en corto tiempo.

TiempoM omento del cambio

Amplitud delcambio = A

Fenómeno deGibbs-Wilbraham = +0.08A

Fenómeno deGibbs-Wilbraham = -0.08A

= Comportamiento ideal

= Comportamiento real


Sin embargo, si el sistema no es robusto, o no está diseñado para desempeñar ciertas

funciones, también explica el porqué:

Los focos se funden al momento de encenderlos;

Una persona puede sufrir un infarto o disparársele una enfermedad asociada al sistema

nervioso al momento de recibir una mala o buena noticia;

Las empresas quiebran cuando se presentan cambios en la economía local o mundial;

Los empleados hacen huelga cuando se les afecta en su forma de trabajo.

¿Cuál es el resultado efectuar un cambio en un sistema y después hacerlo cambiar

nuevamente a su configuración anterior en un lapso de tiempo corto? Nuevamente, la

respuesta a esta pregunta la proporciona el fenómeno de Gibbs-Wilbraham. En efecto, si un

sistema cambia y después regresa a su configuración original, este sistema sufrirá un

desgaste y presentará nuevamente el fenómeno. Podría llegar a suceder que, en la transición

de cambiar a su configuración original, el sistema alcance una configuración de equilibrio

menor comparado con el que tenía originalmente.

Esto explica el porqué cuando una empresa hace un cambio tecnológico y/o laboral y

después intenta regresar a su forma original de operar, los empleados podrían llegar a pedir

“mejores condiciones” de operación y/o trabajo. Así mismo, explica el porqué en una

huelga originada por intentar cambiar la forma tradicional de operar, si el cambio no se

consuma y los responsables del cambio ceden a las demandas de los huelguistas, éstos

podrían llegar a solicitar “mejores condiciones de operación” y llevar a la empresa a un

colapso.

Es importante hacer notar que en todos los ejemplos antes mencionados, el sistema no

posee un conocimiento suficiente acerca del entorno que le rodea; es decir, el modelo de la

realidad no le permite predecir el comportamiento del entorno. Esto conduce al siguiente

principio.

Principio 35 (Principio del fenómeno de Gibbs-Wilbraham). Ante la

presencia de un cambio y ante la falta de conocimiento para

predecirlo, el sistema reaccionará conforme al fenómeno de

Gibbs-Wilbraham.


La falta de conocimiento del entorno de un sistema es provocada única y exclusivamente

por el rompimiento o no-existencia de los ciclos de realimentación. De esta forma, el

principio anterior se puede reformular como: ante la presencia de un cambio y ante la falta

de ciclos de realimentación del sistema, éste reaccionará conforme al fenómeno de Gibbs-

Wilbraham.

Claramente, si la estructura del sistema no es lo suficientemente robusta como para resistir

los embates de este fenómeno, entonces el sistema puede deteriorar aún más su

organización interna, hasta el grado de perecer. De esta forma, la reducción del impacto del

cambio se basa en el siguiente principio

Principio 36 (Principio de reducción del impacto al cambio). Para que

un sistema pueda reducir el impacto al cambio debe poseer un

conocimiento suficiente de su entorno (formulación de un modelo)

y una estructura organizacional interna robusta.

En la formulación del modelo de la realidad es necesario establecer mecanismos de control

y regulación que permitan, de alguna forma, reducir las perturbaciones generadas por el

entorno. Este problema se atacará en el siguiente capítulo, mientras que el problema de la

estructura organizacional será atacado en la Parte III.

IIIXXX

CCCOOONNNTTTRRROOOLLL DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS AAANNNTTTEEE EEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Un mecanismo de control incluye dos sistemas: el sistema controlador y el sistema

controlado. En relación con el cambio, estos sistemas pueden ser el entorno y el sistema en

sí, respectivamente. El entorno y el sistema actúan de forma diferente uno con el otro. En

efecto, el entorno puede cambiar el estado del sistema de alguna forma, incluyendo la

destrucción de éste; mientras que la acción del sistema sobre el entorno es la formación de

una percepción del sistema mismo en el entorno. Así, debido a esa percepción, en el


entorno se genera una representación del sistema, la cuál envía información a los agentes

generadores del cambio, que al final son los que interactuaran directamente con el sistema.

Debido a esto, la acción del sistema sobre el entorno está acotada, en sus efectos, a cambiar

única y exclusivamente su representación. De aquí se genera la relación asimétrica: el

entono controla al sistema, pero el sistema no controla al entorno. Esta conclusión es de

vital importancia para poder comprender de forma profunda un cambio, por lo tanto

requiere especial atención.

LA MESETA HOMEOQUINÉTICA

Debido a la turbulencia del entorno, en general los sistemas se encuentran, en mayor o

menor grado, en un estado de desequilibrio, el cual es un estado de evolución o involución

denominado homeoquinesis. Este concepto es tan importante que puede explicar el hecho

de que eventualmente los sistemas complejos se deterioran y perecen, como se discutirá a

continuación.

Como se sabe, un sistema siempre trata de alcanzar el equilibrio dinámico (homeostasis),

sin embargo nunca alcanza éste por más consumo de recursos que haga. Lo único que

logrará al final es mantenerse dentro de una meseta denominada meseta homeoquinética.

Esta meseta es un estado precario del sistema, similar a la homeostasis, donde el sistema

trata de mantenerse, y puede ocurrir en el momento efímero, cuando todas sus funciones

han obtenido su desarrollo y fuerza máximos y comienza su decadencia [Van Gigch, pp.

486-487]. Por ejemplo, en el cuerpo humano, los biólogos y psicólogos han encontrado que

después de los 25 años las funciones corporales sólo pueden deteriorarse y por lo tanto

permanecerá en la meseta solamente unos cuantos años.

La habilidad de permanencia de un sistema dentro de los umbrales de la meseta se le llama

elasticidad del sistema [Van Gigch, pp. 487-488]. A los sistemas que desarrollan tácticas

para mantener el dominio de la estabilidad, o elasticidad, lo suficientemente amplio para

absorber las consecuencias de un cambio se les llama sistemas adaptativos. A cada lado de

esta meseta, se encuentran regiones de realimentación positiva que conducen al sistema a su

fin o a un colapso eventual debido a la inestabilidad que presenta éste (ver Ilustración 36).


Ilustración 36. La meseta homeoquinética.

Inherente al concepto de meseta homeoquinética, se encuentra también la idea de que para

cada sistema existe una dosis óptima de control, que debe aplicarse para mantener al

sistema dentro de los límites de la estabilidad. Aplicar demasiado o muy poco control,

puede llevar al sistema más allá de estos límites, hacia la inestabilidad. Si no se aplica

suficiente control, se opera en la región inferior de la realimentación positiva, donde la

ausencia de regulación y restricciones, conduce a un caos total. Aplicar demasiado control,

suprime la iniciativa y libertad del sistema.

Tomando como base la discusión anterior se puede formular la siguiente definición de

control [Van Gigch, pp. 490]:

“El control es la actividad reguladora por la cual puede mantenerse un sistema

dentro de sus límites de estado estable; es decir, entre los umbrales inferior y

superior de la meseta homeoquinética”.

El control insuficiente llevará al sistema más allá del umbral inferior, y demasiado control

lo impulsará más allá del límite superior.

Las condiciones o control necesarios en un sistema fueron estudiados por Ross Ashby y

enunciados en la “ley de variedad obligada” que se discutirá a continuación.

Transferencia

del sistema

Región derealimentación

positiva


positivaUmbralinferior

Umbralsuperior

M esetahomeoquinética


negativa

Tiempo

Energía o

información

utilizada

M uerte

del sistema


CRECIMIENTO Y VARIEDAD

El crecimiento de un sistema, en cualquier sentido que se entienda el crecimiento (volumen,

tamaño, número de elementos, etc.), depende de los ciclos de realimentación positiva y de

la capacidad para almacenar energía. En efecto, como se señalo en el Capítulo IV, un ciclo

de este tipo siempre actúa en una misma dirección y conduce a un crecimiento acelerado de

una variable dada.

Un ciclo de realimentación positiva es equivalente a un generador aleatorio de variedad de

estados o configuraciones del sistema, en el sentido que amplifica la variación, incrementa

las posibilidades de elección, acentúa la diferenciación, y genera complejidad debido al

incremento de la posibilidades de interacción. Así, la variedad y la complejidad son

términos íntimamente relacionados.

La variedad es una de las condiciones para la estabilidad del sistema. De hecho, la

homeostasis sólo se puede originar cuando existe una gran variedad de controles. Entre más

complejo sea el sistema, más complejo debe ser el sistema de control con el fin de

proporcionar una respuesta al gran número de perturbaciones generadas por el entorno. Este

es el “principio de variedad obligada” enunciada por Ashby en 1956 [De Rosnay], [Van

Gigch, p. 491], [PCW]:

Principio 37 (Principio de variedad obligada). Entre mayor sea la

variedad de acciones disponibles en un controlador, más grande

será la variedad de perturbaciones que le es posible compensar.

Este principio de puede visualizar como una aplicación del principio de variedad selectiva

(Principio 15), a la vez que permite varias interpretaciones. Un par de estas interpretaciones

son [PCW]:

Las acciones de control deben tener una variedad igual a la variedad del sistema;

Un modelo o controlador puede sólo modelar o controlar algo cuando posea suficiente

variedad interna para poder representar ese algo.

Esta última interpretación es de vital importancia, ya que señala la importancia de poseer

un modelo como una de las formas de llevar a cabo las acciones de control.


La generación de variedad conduce a las adaptaciones del sistema a través del incremento

de la complejidad. Pero en la confrontación con las perturbaciones aleatorias del entorno, la

variedad también produce lo “inesperado”, que es la semilla del cambio. Así, el crecimiento

es a la vez una fuerza para el cambio y un medio para adaptarse a las modificaciones del

entorno [De Rosnay].

Con esto en mente, se puede apreciar la forma en que un sistema homeostático puede

evolucionar como un sistema que resista el cambio: evoluciona a través de un proceso

complementario de total o parcial desorganización y reorganización. Este proceso se

produce ya sea por la confrontación del sistema con las perturbaciones aleatorias

provenientes del entorno (mutaciones, procesos, ruido) o en el curso de los reajustes de un

desequilibrio (por ejemplo, el resultado de un crecimiento demasiado rápido).

En resumen, para obtener el control completo de un sistema, el controlador debe contar con

tres habilidades [Van Gigch, pp. 491]:

Tener disponibles tantas alternativas diferentes como las que pueda mostrar el sistema;

Tener el conjunto de alternativas justamente correcto, dentro del conjunto disponible,

para calcular las generadas por el sistema;

Tener la habilidad de procesamiento, para utilizar estas diferentes acciones, a un ritmo

por lo menos igual al del sistema a controlarse.

ELEMENTOS Y TIPOS DE CONTROL

Por otro lado, existen cuatro elementos básicos en todo sistema de control. Estos elementos

ocurren siempre en la misma secuencia y tienen la misma relación entre sí. Estos elementos

son [Johnson, Kast y Rosenzweig, pp. 74-76]:

1. Característica o condición controlada. Es la condición o característica del sistema

que deberá ser medida. Este elemento puede ser la producción de un sistema durante

cualquier etapa del proceso o puede ser una condición que ha resultado de la producción

de ese sistema. Por ejemplo, la energía calorífica en un sistema de calefacción.


2. Dispositivo sensor. Este dispositivo sirve para medir las características o condición.

Por ejemplo, un termostato en un sistema de calefacción.

3. Grupo o dispositivo de control. Este grupo o dispositivo compara los datos medidos

con el rendimiento planeado y dirigen un mecanismo correctivo en respuesta a la

necesidad. Es importante hacer notar que la acción correctiva durante la etapa de

operación es característica de un buen control.

4. Grupo o dispositivo activador. Éste es capaz de producir un cambio en el sistema

operante; es decir, es el que lleva la acción correctiva. Si un sistema es perfecto en su

forma de operar, entonces no es necesaria la acción correctiva, pero la perfección

teórica ocurre muy pocas veces.

Sistema

operante

2. Sensor3. Dispositivo

de control

4.Dispositivo

activador

1. Característica

o condición

controlada

Ilustración 37. Elementos de un sistema de control.

Una vez definidos estos tipos se pueden distinguir dos tipos de sistemas de control

[Johnson, Kast y Rosenzweig, pp. 77-79]:

Sistemas de control de secuencia abierta. El dispositivo de control no es parte

integral del sistema que regula.

Sistemas de control de secuencia cerrada. El dispositivo de control es parte integral

del sistema que regula.

Dicho en otras palabras, en un sistema de control de secuencia cerrada los cuatro elementos

de control pertenecen al mismo sistema, mientras que en un de secuencia abierta el

dispositivo de control no pertenece.

La parte esencial de un sistema de secuencia cerrada es la realimentación; es decir, el

output del sistema es medido continuamente en términos del elemento controlado y el input

es modificado para reducir cualquier divergencia o error.


Las relaciones del circuito de realimentación se muestran en la Ilustración 38. Un análisis

de esta ilustración muestra que el circuito de realimentación implica medida, comparación

y entrada correctiva. Así, una parte del input del sistema es el elemento activador; el

procesador es el sistema operante; el output representa el logro del sistema; el canal de

medida es el elemento sensor; el comparador y el canal de control es el elemento del grupo

de control; y el objetivo o norma es el elemento controlado.

Ilustración 38. Sistema de control de secuencia cerrada.

El control de realimentación opera en un sistema del cual se espera producirá errores, ya

que dependerá del error el lograr la corrección. El objetivo de tal sistema de control es crear

un error tan pequeño como sea posible dentro de los límites prácticos.

REGULACIÓN DE LOS SISTEMAS

El tener control sobre un sistema implica necesariamente que el sistema está siendo

regulado. Así,

Principio 38 (Principio de relación control-regulación) El control de un

sistema trae consigo la regulación del mismo.

Por regulación de un sistema se entenderá el desarrollo de mecanismos que aseguran su

supervivencia. Cuando esto sucede al sistema se le denomina sistema regulado.

Como consecuencia de la discusión anterior sobre control, se concluye que la regulación

implica limitar en el sistema el flujo de variedad del entorno; es decir, la regulación impide

que el sistema “conozca” las perturbaciones que ocurrieron en el entorno.

Procesador

Comparador

Objetivo

o estándar

Canal de

control

Canal de

medición


Todo sistema regulado tiene dos componentes: el sistema y un regulador. El regulador

recibe como inputs los outputs generados por el sistema, mientras que los outputs

generados por el regulador se superponen con los inputs del sistema (ver Ilustración 39).

Ilustración 39. Sistema regulado.

Siguiendo a Oskar Lange [Lange, pp. 15-17], se pueden distinguir al menos tres formas de

regulación, que van desde la imposición de barreras (escudos) hasta la utilización de

técnicas y métodos de adaptación al cambio:

Regulación por eliminación de las perturbaciones.

Regulación por compensación de las desviaciones.

Regulación por compensación de las perturbaciones

En varios tipos de sistemas, tales como las empresas, pueden existir reglas, normas o

políticas que hacen que el sistema rechace de forma automática cualquier perturbación del

entorno que llegue a provocar un cambio en su estado o configuración. Este rechazo se

efectúa sin saber si las perturbaciones del entorno puedan llevar al sistema a una evolución:

simplemente se rechazan. Cuando esto sucede en un sistema se tiene una forma de

regulación denominada:

Regulación por eliminación de las perturbaciones. Es el mantenimiento de la

configuración del sistema independientemente de las perturbaciones generadas por el

entorno.

Esta es tal vez la forma más sencilla de regulación. Lo dispositivos que la efectúan se les

denominan aisladores”, escudos o caparazones (ver Ilustración 40). Este tipo de

dispositivos existe en sistemas embebidos en cualquier entorno. Por ejemplo el caparazón

de una tortuga es un ejemplo de tal dispositivo, así como lo es también el caparazón de un

Sistema

Regulador


cangrejo, etc. Para algunos sistemas de software, un dispositivo que permite este tipo de

regulación, son los sistemas antivirus.

Ilustración 40. Regulación por eliminación de las perturbaciones.

Es importante hacer notar que tal dispositivo no necesariamente es un dispositivo tangible,

ya que para algunas personas ese escudo lo impone su propio paradigma. Este también es el

caso de las empresas que tienen reglas muy rígidas.

En otro tipo de sistemas no siempre es posible la aplicación de los aisladores, escudos o

caparazones, por lo que la regulación tiene que realizarse de otra forma. Esta forma puede

ser que cada vez que el entorno perturbe al sistema, éste haga funcionar un mecanismo de

defensa que compense esa perturbación. Por ejemplo, si el sistema es un automóvil, el

termostato es tal mecanismo que permite mantener la temperatura del automóvil. A este

tipo de regulación se le conoce como:

Regulación por compensación de las desviaciones. Dada una configuración del sistema,

este tipo de regulación consiste en compensar las desviaciones de esta configuración

provocadas por las perturbaciones generadas por el entorno (ver Ilustración 41).

Ilustración 41. Regulación por compensación de las desviaciones.


En la práctica general, la realización de este tipo de regulación no requiere conocer la

relación entre la intensidad de las perturbaciones y el efecto que producen, puesto que las

perturbaciones siempre van a ser compensadas. Para los sistemas mecánicos y eléctricos

esta regulación ha sido sustituida por un dispositivo que funciona automáticamente,

denominado comúnmente regulador. Debido a lo anterior, la regulación por compensación

de las desviaciones es la forma de regulación más utilizada en sistemas mecánicos o

eléctricos, pero no en sistemas sociales u organizacionales.

En un nivel de complejidad superior de regulación, existe otra forma de llevarla a cabo.

Esta forma se denomina:

Regulación por compensación de las perturbaciones. Dada una configuración del

sistema, este tipo de regulación consiste en compensar esta configuración acorde a los

cambios o perturbaciones que ocurren en el entorno (ver Ilustración 42).

Ilustración 42. Regulación por compensación de las perturbaciones.

Claramente, para que esta forma de regulación tenga éxito, se requiere que el sistema posea

amplia información y conocimiento acerca de las perturbaciones generadas por el entorno,

especialmente cuando existen muchas y muy variadas fuentes de perturbación.

La observación anterior es un principio denominado [PCW], [Heylighen]

Principio 39 (Principio de conocimiento obligado). Con el fin de

compensar las perturbaciones de una forma adecuada, un sistema

regulado tiene que “conocer” que acción seleccionar de la gran

variedad de acciones disponibles.


Este principio implica que una gran variedad de acciones no es suficiente para llevar a cabo

un control efectivo, al sistema le debe ser posible seleccionar uno apropiado. Sin

conocimiento, el sistema tendría que llevar a cabo las acciones “a ciegas”, de tal forma que

entre mayor número de perturbaciones se tengan, mas pequeña será la probabilidad que las

acciones tomadas por el sistema sean las adecuadas.

Es importante hacer notar la relación entre este principio y el principio de variedad obligada

(Principio 37): entre mayor sea la variedad, más difícil es la selección, y más complejo será

el conocimiento obligado. En este caso “conocer” significa que el selector del sistema debe

ser un modelo o representación del conjunto de perturbaciones del entorno.

Un principio equivalente fue formulado por Conant y Ashby en 1970 y señala que [PCW],

[Heylighen]: un buen regulador de un sistema debe ser un modelo de ese sistema. Por lo

tanto, el principio anterior se puede denominar “principio de los modelos regulatorios”.

Esta formulación sugiere crear buenos modelos acerca de lo que se enseña, gestiona,

administra y se dirige con el fin de tener control sobre ello. Así, un diseñador curricular

debe crear modelos del contenido, el profesor, el estudiante, etc. Entre más preciso sea este

modelo, se tendrá mayor control, ya que los modelos pobres en precisión conducirán al

caos de forma inevitable.

De esta forma, un sistema tiene la capacidad de seleccionar las opciones que le parecen

pertinentes acorde con el modelo que posea (paradigma) y su estructura interna. Sin

embargo, esta habilidad del sistema para evitar opciones incorrectas o no viables, es una

restricción en el comportamiento del controlador. En efecto, si tal restricción no existiera, el

sistema tendría que hacer elecciones “a ciegas”, ya que entre más grande sea la variedad de

perturbaciones, más pequeña será la probabilidad de que esas acciones sean las adecuadas.

Esto conduce al [PCW]

Principio 40 (Principio de restricción obligada). Con el fin de que exista

una coordinación adecuada de acciones para la percepción, al

sistema le debe ser posible seleccionar una opción correcta.

Este principio en conjunción con el principio de variedad obligada (Principio 37) permiten

concluir que todo modelo viable y control previsor requiere una cantidad intermedia de

variedad: la suficiente para satisfacer el principio de variedad obligada (Principio 37), pero


no demasiada como para violar este principio, y dejar al sistema sin suficiente

conocimiento acerca de su entorno. Esto muestra un balance intermedio entre libertad y

restricción en los sistemas.


PPPAAARRRTTTEEE IIIIIIIII

LLLAAA EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAA DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS


XXX

OOORRRGGGAAANNNIIIZZZAAACCCIIIÓÓÓNNN YYY EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAA DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS

Administrar el conocimiento que posee un sistema requiere el establecimiento de tres

factores fundamentales. El primero de ellos es una estructura guía o marco conceptual de

trabajo para organizar el conocimiento del sistema en grupos y establecer relaciones

sensibles al contexto entre esos grupos. El segundo factor son mecanismos para representar

el conocimiento del sistema, los cuales deben ser compatibles con el marco conceptual de

trabajo. Finalmente, el tercer factor son herramientas para almacenar, validar y distribuir

ese conocimiento. De estos tres factores, el primero de ellos es el que implícitamente

requiere que exista una organización y estructura en el sistema. La definición de estos

conceptos son los temas a tratar en el presente capítulo.

LOS SISTEMAS NUEVAMENTE

En los capítulos anteriores se han explorado varios conceptos alrededor de los sistemas.

Específicamente se ha discutido cómo los mecanismos de control, conectados al sistema a

través de ciclos de realimentación, regulan los procesos de transformación para asegurar

que el sistema cumpla con los objetivos o requerimientos impuestos por el cambio.

Adicionalmente, se ha discutido cómo el sistema tiene que “almacenar” cierto

conocimiento a través de un modelo que le permita predecir las acciones del entorno. Estos

elementos (inputs, outputs, mecanismos de control y dispositivos de almacenamiento) están

relacionados de la forma en que lo muestra la Ilustración 43. Esta forma de visualizar a los

sistemas proporciona un marco de trabajo útil que permite concentrar la atención en

aspectos importantes de la forma en que opera. Es decir, ayuda incrementar el

entendimiento del sistema si los aspectos de los inputs, outputs, control, transformación, y

almacenamiento se identifican y distinguen de forma clara y precisa.


Ilustración 43. Elementos de un sistema que controla sus propias operaciones.

Sin embargo, los sistemas no solamente se pueden definir señalando o bosquejando sus

partes constituyentes, sino también a través de sus atributos. Algunos de estos atributos son

la forma en que se construyen y evolucionan, así como su organización y estructura. La

discusión acerca de estos atributos y cómo a través de la relación entre ellos es posible

definir otros atributos emergentes se presenta a continuación.

LA CONSTRUCCIÓN RECURSIVA DE SISTEMAS

Otra propiedad que se deriva de los principios de variación a ciegas (Principio 20), de

transiciones asimétricas (Principio 14), y de retención selectiva (Principio 12), conocidos

comúnmente como la formula BVSR (Blind Variation and Selective Retention)

[Heylighen], es que las configuraciones estables que se derivan de ellos se pueden ver

como componentes primitivos: su estabilidad los distingue de los componentes variables, y

esta distinción, la cual define una frontera, es también estable. Cuando un conjunto de

elementos estables sufre variaciones, éstos se pueden recombinar, y algunas de estas

configuraciones serán más estables que otras, por lo que serán selectivamente retenidas.

A tal configuración de orden más alto podría llamársele un sistema, mientras que a los

componentes de más bajo nivel en este proceso se les podría llamar “bloques

constructores”. La estabilidad de estos bloques constructores proporciona la firmeza

necesaria para llevar a cabo la construcción. De esta forma se tiene el siguiente principio.

Transformación

M ecanismo

de control

Condiciones

del entorno

Almacenamiento

de conocimientos

Input Output


Principio 41 (Principio de construcción recursiva de sistemas). Los

procesos intrínsecos en la fórmula BVSR construyen

recursivamente sistemas estables a través de la recombinación de

bloques constructores estables.

De esta forma un sistema estable puede funcionar como un bloque constructor, y

combinarse con otros bloques constructores para así formar un sistema de más alto orden, y

así recursivamente.

ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA DE LOS SISTEMAS

Uno de los atributos importantes de un sistema es el conjunto de relaciones entre sus

componentes que generan interacciones de Tipo I11, ya que permiten delinear su forma en

cualquier instante dado, y le sirven como una forma de “identidad”, la cual trata de

mantener a pesar de los embates del cambio. A este conjunto de relaciones se le denomina

organización. Al utilizar la palabra “organización”, se debe poner especial atención en la

participación de las componentes del sistema en la constitución de éste como una unidad,

ya que es la organización de un sistema el que define su identidad, sus propiedades como

una unidad, y el marco de referencia dentro del cual se encuentra inmerso como un todo

unitario.

En efecto, la organización de un sistema define una categoría, dentro de la cual pueden

existir muchas instanciaciones realizables, ya que algunas entidades sistémicas específicas

exhiben más que solamente un patrón de su organización, los cuales consisten de

componentes particulares y relaciones entre ellos. De esta forma, la organización de la

unidad sistémica se ve realizada a través de la presencia de interacciones entre los

componentes (interacciones de Tipo I11en un espacio dado). Esto es a final de cuentas lo

que es la estructura del sistema.

La estructura no determina el carácter total del sistema, sólo determina el espacio en el cual

existe y puede ser perturbado. Un sistema puede cambiar de estructura sin perder su

identidad, siempre y cuando su organización se conserve. A final de cuentas, la distinción


entre organización y estructura proporciona una base para sortear las descripciones de los

sistemas en sus aspectos abstractos y concretos.

La dicotomía organización/estructura se puede ilustrar gráficamente en el trabajo del pintor

italiano del siglo XVI Giuseppe Arcimboldo, quien realizó varios retratos los cuales

estaban compuestos por frutas, vegetales, peces, libros, flores, etc. (ver Ilustración 44, la

componente derecha de esta figura y otras que aparecen en otras que aparecen mas adelante

han sido tomada de [Kriegeskorte]). Este tipo de arte caprichoso permite distinguir la

organización de la cara a través de la estructura de los componentes. ¿Cómo es que se

puede reconocer esta pila de frutas y vegetales (la estructura) como una cara? La respuesta

es: por su organización (mostrada como un patrón esquemático).

Ilustración 44. Una cara: organización (izquierda) y estructura (derecha)

[Vertumnus: Emperador Rodolfo II].

Esta distinción complementaria entre organización y estructura es de mucha utilidad

cuando se desea delinear y analizar la forma y función de un sistema. Por ejemplo, es de

útil en la descripción de empresas que poseen formas invariantes a pesar del cambio de sus

componentes.

AUTOPOIESIS Y AUTONOMÍA

La construcción recursiva de sistemas en conjunción con los conceptos de organización y

estructura permite abordar el concepto de autopoiesis, cuyo significado es “autocreación” o

“autoproducción”. Este concepto fue acuñado en 1972 por Humberto Maturana, y se define

como sigue [Whitaker]:


“Un sistema autopoietico está organizado (definido como una unidad) como

una red de procesos de producción (transformación y destrucción) de

componentes, los cuales producen componentes tales que:

1. A través de sus interacciones y transformaciones, continuamente regeneran

y realizan la red de procesos (relaciones) que los producen;

2. Constituyen al sistema como una unidad concreta en el espacio en el cual

las componentes existen, y especifican el dominio topológico de su

realización como una red”.

Cualquier unidad que cumpla con estas especificaciones es un sistema autopoietico, y

cualquier sistema autopoietico que se realiza en el espacio físico es un “sistema vivo”. Es

importante señalar que, la configuración particular (su estructura) de una unidad dada no es

suficiente para definirla como una unidad, ya que la propiedad clave de un sistema vivo es

mantener su organización; es decir, preservar la red relacional que es la que al final de

cuentas lo define como una unidad. Dicho de otra forma: un sistema autopoietico opera

como un sistema homeostático el cual tiene a su propia organización como la variable

critica fundamental que activamente mantendrá constante.

El concepto de autopoiesis se puede extender para definir el concepto de autonomía, el

cual se define como [Whitaker]:

“… una unidad compuesta por una red de interacciones de componentes que

(i) a través de sus interacciones recursivamente regeneran la red de

interacciones que la produce, y (ii) realizan a la red como una unidad en el

espacio en el cual las componentes existen, y constituyen y especifican las

fronteras de la unidad desde sus divisiones más internas”.

Los sistemas autónomos cumplen con el siguiente principio, el cual es la razón por la cual

la red de interacciones es de vital importancia en la especificación de su organización y

estructura.

Principio 42 (Principio de máxima autonomía). A través de la red de

interacciones, y su regeneración, entre los componentes de un

sistema se proporcionan las herramientas para llevar a cabo


planeaciones locales, más que para proporcionar un control

centralizado de la planeación en ciertos componentes de la red.

De esta forma, la diferencia entre autonomía y autopoiesis es que los sistemas autopoieticos

deben producir sus propias componentes, además de conservar su organización.

La clase más general de sistemas autónomos es la que posee la propiedad de cerradura

organizacional [Whitaker]:

“Esto es, su organización está caracterizada por procesos tales que

1. los procesos están relacionados como una red, de tal forma que

recursivamente dependen uno del otro en la generación y la realización de

los procesos mismos, y

2. constituyen al sistema como una unidad reconocible en el espacio en el cual

los procesos existen”.

La propiedad de “cerradura” no hace que los sistemas autónomos sean cerrados en el

sentido que estén aislados de su entorno, tal como se señalo en el Capítulo II, o que no

respondan a las perturbaciones del entorno. Aquí “cerradura” significa que los estados del

sistema cambian en respuesta a los cambios del entorno, y que estos cambios se propagan y

realizan única y exclusivamente dentro de la red de procesos que los constituyen. La

diferencia es más patente si se observa la forma en que un sistema está definido y la forma

en que, una vez definido, opera.

Cabe señalar que, cuando los estados de un sistema van de estados inestables a estables, el

sistema va de un gran número de estados a uno más pequeño. De esta forma, se lleva a cabo

una selección en el sentido de que el sistema rechaza algunos estados y retiene otros,

tratando de no despegarse de estos últimos. De esta forma, los sistemas que tienden al

equilibrio hacen una selección, y si el sistema posee la propiedad de cerradura

organizacional, sus componentes se adaptaran a estos nuevos estados. Esto se puede

enunciar como

Principio 43 (Principio de auto-organización). Todo sistema con

cerradura organizacional desarrollará componentes que se

adapten a su entorno.


DETERMINACIÓN ESTRUCTURAL

La determinación estructural es la propiedad por la cual un cambio se controla por la

estructura del sistema y no por la influencia directa de su entorno. El punto principal de esta

propiedad es que el comportamiento de un sistema está restringido por su constitución, y

los cambios potenciales del sistema están circunscritos por:

El rango de transformaciones estructuralmente potenciales;

El conjunto de perturbaciones potenciales que chocan con el sistema.

El cambio que se provoca por una perturbación del entorno es una función de la estructura

y organización del sistema mismo. Así, puesto que “estructura” se refiere a cualquier

elemento constitutivo de una unidad dada, la determinación estructural se refiere a la forma

en la cual los fenómenos observados se explican.

Es importante hacer énfasis en que la determinación estructural no se refiere a

predeterminar las interacciones, sino a la determinación del espacio de todas las posibles

clases de interacciones. Por ejemplo, al llevar a cabo una reingeniería de una empresa, la

estructura actual no sólo predice la nueva forma que puede tener esa estructura, sino el

rango de nuevas formas a las cuales puede evolucionar sin violar su organización. La

determinación estructural no restringe el conjunto de interacciones que un sistema puede

tener, sino que sólo restringe el conjunto que desea tener: si el sistema entra en una

interacción no prescrita por su organización, esta interacción permanece fuera de su

dominio de conocimiento. Este último punto es importante para los analistas empresariales

profesionales dedicados a la reingeniería. Mientras que se mantengan como observadores

externos de las operaciones diarias, entonces pueden ampliar su visión analítica y no

quedarse restringidos al ámbito de la empresa.

Así, se puede establecer el siguiente principio

Principio 44 (Principio de génesis de la estructura). Cualquier proceso

de comunicación entre los componentes de un sistema, una vez

iniciado y mantenido con cierta regularidad, conduce a la génesis

de la estructura (social entre comunicadores) en ese sistema.


Este principio presupone que las componentes individuales exhiben algunas regularidades

(por ejemplo, preferencias condicionadas, tendencias estadísticas en respuesta a estímulos,

comportamiento racional, etc.) y participan en el sistema por algún tiempo. La velocidad de

la génesis estructural se incrementa con la complejidad de las comunicaciones, con el

número de comunicadores participantes, y con la duración del proceso. La velocidad

decrece con el nivel de conocimiento y el número de mensajes controlados por cada

comunicador.


XXXIII

EEELLL EEESSSTTTUUUDDDIIIOOO DDDEEE LLLAAA OOORRRGGGAAANNNIIIZZZAAACCCIIIÓÓÓNNN YYY EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAA AAA TTTRRRAAAVVVÉÉÉSSS

DDDEEE SSSUUUBBBSSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS

Una empresa siempre se encuentra dividida por áreas o departamentos, en los cuales se

busca que funcionen como amortiguadores de los problemas que genera el cambio. De

igual forma, y generalizando esta idea de división, un sistema en general está compuesto

por componentes que llevan a cabo la misma función de amortiguamiento, la cual se

encuentra estrechamente ligada con las funciones y objetivos de cada componente.

Claramente, estos componentes deben estar relacionados entre si y agrupados de alguna

forma. Estas son las ideas generales y centrales que existen detrás de la determinación

subsistemas, que son el tema de estudio del presente capítulo.

LOS SUBSISTEMAS

¿Quiénes son esos componentes de las que tanto se ha hablado en el transcurso del capítulo

anterior, y a través de los cuales se determinan la organización y estructura del sistema? La

respuesta está implícita en el siguiente principio

Principio 45 (Principio de anidamiento de los sistemas). Un sistema está

siempre contenido en otro. Así cada sistema tiene subsistemas y

suprasistemas.

De esta forma, los componentes no son otra cosa que otros sistemas (subsistemas)

contenidos dentro del sistema en cuestión, y cuyo comportamiento puede ser

completamente análogo al del sistema original. Claramente, la forma de identificar


subsistemas dentro de otros sistemas es identificando sus elementos o partes constituyentes

señalados en la Ilustración 43.

En la naturaleza, estos subsistemas están dados per se y la ausencia o mal funcionamiento

de uno de ellos puede causar un desequilibrio en todo el sistema. En sistemas tales como las

empresas, los subsistemas surgen de forma no siempre natural y acorde con los objetivos

que se deseen cumplir. En este último caso, el surgimiento no natural de los subsistemas

puede causar conflictos entre ellos. Específicamente, en el caso en el que los subsistemas

sean personas y máquinas, siempre existe el temor, por parte de las personas, del hecho de

que las máquinas reemplacen a las personas. Este temor se debe a que las personas creen

que el impacto de la industrialización y la automatización reducirán el tamaño de la fuerza

laboral de ellas. Sin embargo, tal temor está mal fundamentado debido a que el sistema (la

empresa), en el proceso de hacer cumplir sus objetivos, siempre utilizará máquinas en las

tareas en donde las máquinas tengan un alto desempeño y utilizará personas en tareas en

donde sólo se pueden utilizar personas. En otras palabras, en el caso de las empresas, tanto

las personas como las máquinas serán empleadas independientemente de su relativa

productividad.

Este ejemplo se puede generalizar a cualquier sistema y enunciarse de la siguiente forma

[PCW]

Principio 46 (Principio de ventaja comparativa). Los subsistemas de

producción serán utilizados en aquellos procesos en los cuales son

relativamente más productivos.

Al llevarse a cabo procesos, los subsistemas tienen que sortear una serie de problemáticas,

que de primera instancia, como subsistemas que son, deben ser resueltos por ellos mismos.

Dicho de otra forma

Principio 47 (Principio de subsidio de los sistemas). Los problemas se

resuelven mejor en el subsistema donde se presentan.

Este principio es similar a la idea de gestión o administración por excepción. Los

subsistemas son alentados, de primera instancia, a resolver sus conflictos por si solos sin

apelar a otras instancias. Sin embargo, para que esto se cumpla el consentimiento del

subsistema es esencial.


IDENTIFICACIÓN DE SUBSISTEMAS

Como se ha visto a lo largo de este capítulo, la razón principal para hacer un estudio de un

sistema a través de sus subsistemas es la determinación de su organización y estructura. Sin

embargo, no siempre es fácil, para un sistema, identificar esos subsistemas. Por ejemplo, en

el caso de la informática y computación, esta identificación de subsistemas es el problema

que trata de resolver la ingeniería de sistemas informáticos [Blanco y Gutsztat], [Conger],

[McLeod], [Pfleeger], [Pressman] [Ruble].

De forma puntual, si este problema de identificación de subsistemas se resuelve, será

posible determinar:

La complejidad de las problemáticas que se presentan en el sistema, con el único fin de

saber porqué éste no puede resolverlas en una sola operación;

Las barreras (y su localización) que impiden que el sistema evolucione de forma

integral;

La red de interacciones que posee cada sistema;

La suficiencia informativa del sistema;

Las limitaciones para formular modelos y dar dirección al sistema;

Las limitaciones operativas de las herramientas de soporte que ayudan a la resolución

de problemas;

la necesidad que tienen los sistemas de modificarse y perfeccionarse, lo que implica

cambiar, eliminar y agregar nuevas partes de los mismos.

Dicho de otra forma, la identificación de subsistemas de un sistema, además de determinar

la organización y estructura de este último, proporciona la posibilidad de saber cómo el

sistema puede evolucionar a partir de las exigencias del entorno.

La base fundamental para identificar subsistemas debe ser siempre señalar aquellos que

produzcan la menor cantidad posible de interacciones de tipo I11, esto con el fin de

minimizar el consumo de tiempo que requiere cada uno de ellos para reconocer esas


interacciones y actuar en consecuencia, además de evitar que las interacciones I11 se

desvirtúen al momento de ese reconocimiento.

Para los sistemas informáticos existen al menos dos formas de atacar el problema en

cuestión: estudiar al sistema desde el punto de vista funcional y estudiarlo desde la

perspectiva de niveles de gestión [Blanco y Gutsztat, pp. 104-105], [McLeod, pp. 166-167].

Cada una de estas formas se extenderá para cualquier tipo de sistemas en las siguientes

secciones.

En la determinación de los subsistemas, es importante tener en cuenta el siguiente par de

principios, directamente relacionado con el grado de centralización de tareas y de

definición que se debe considerar en esa determinación.

Principio 48 (Principio de Borsodi). Centralizar las operaciones en un

subsistema hará que los costos de la producción disminuyan, pero

también hará que los costos de procesamiento y distribución se

incrementen desproporcionadamente.

En las empresas este principio se podría reflejar de la siguiente forma: reducir personal por

el simple hecho de ahorrar en los costos de la nómina, y hacer que las tareas se centren en

unas cuantas personas, hará que se incrementen los tiempos de procesamiento y respuesta a

tareas, lo que originará un aumento desmesurado en los costos respectivos.

Principio 49 (Principio de suboptimización). Optimizar cada subsistema

de forma independiente no conducirá en general al tener un

sistema óptimo.

Desde un punto de vista extremo, el mejoramiento de un subsistema en particular puede

hacer que todo el sistema se deteriore. Este principio proporciona las bases para establecer

una relación entre la estructura organizacional y las políticas adoptadas por el sistema.

El buen estado de un subsistema es dependiente del buen estado del sistema del que es

parte. Algunas veces es necesario que un subsistema límite sus acciones con el fin de

preservar el buen estado del sistema. En otras palabras, un subsistema al hacer cumplir sus

metas puede restringir las acciones de otro subsistema hasta el punto de causarle serios

daños.


EL ESTUDIO FUNCIONAL DE LOS SISTEMAS

Estudiar al sistema desde el punto de vista funcional requiere descomponerlo por

especialidades, tareas o funciones. Cada elemento funcional que se obtenga debe reflejar la

esencia de los procesos que se efectúan en su esfera de aplicación. Se presupone que la

descomposición debe realizarse considerando el grado de homogeneidad de esas

especialidades, tareas o funciones. Como resultado deben obtenerse conjuntos muy

relacionados entre sí por su naturaleza.

Al descomponer funcionalmente un sistema se deben agrupar:

Las especialidades, tareas o funciones;

La información;

Los procesos que realiza el sistema.

En el proceso de descomposición funcional es necesario tomar en cuenta que las tareas

deben tener tanto separación necesaria como unión necesaria. La separación permite que

algunas tareas se puedan ejecutar separadamente de otras, debido a las necesidades de

control interno. Por el contrario, la unión necesaria de tareas permite que algunas otras

tareas se realicen de forma unida a otras, por razones totalmente diferentes a su

homogeneidad.

Desde el punto de vista gráfico, una descomposición funcional de sistemas implica que se

lleve a cabo un proceso similar al mostrado en la Ilustración 45.

Ilustración 45. Descomposición funcional de los sistemas.

Sistema

Subsistemas

Conjunto de tareas

Tareas


Con esta ilustración en mente, es fácil darse cuenta que hacer una descomposición

funcional permite al sistema utilizar mejor los recursos de los que dispone; además de que

conduce a visualizar la estructura de éste como una jerarquía; es decir, una estructura

donde existe una relación de dominación/subordinación en los subsistemas, como en el

caso de los organigramas de las empresas. Esta última observación tiene diversas

implicaciones que serán motivo de estudio del Capítulo XII.

En el caso de una empresa, es factible hacer todavía una descomposición más refinada

consistente en determinar las tareas susceptibles a ser automatizadas y no automatizadas.

Esto no implica perder la integridad del sistema, ya que las tareas automatizadas

alimentaran a las no automatizadas, y viceversa (ver el Principio 46).

EL ESTUDIO POR NIVELES DE GESTIÓN DE LOS SISTEMAS

En este estudio, se agrupan las tareas relacionadas con una especialidad definida y se

observa la forma en que cada especialidad lleva a cabo (gestiona) una parte del proceso a

realizar por el sistema. Este tipo de estudio, a diferencia del anterior, asigna igual

importancia a cada especialidad, por lo que no existe una relación de

dominación/subordinación en los subsistemas generados, sino más bien de colaboración. La

estructura generada a través de este proceso se denomina de niveles y su descripción se

hará en el Capítulo XIII.

XXXIIIIII

EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAA JJJEEERRRÁÁÁRRRQQQUUUIIICCCAAA DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS

El presente capítulo define con precisión el concepto de jerarquía desde los puntos de vista

de sistemas y formal, haciendo resaltar que supone un conjunto de subsistemas ordenados


de cierta forma, además de una relación de subordinación o dominación. La ordenación

lleva como consecuencia suponer que los subsistemas de ese conjunto tienen diferentes

rangos, mientras que la relación de dominación trae como consecuencia la existencia de un

jefe supremo y jefes intermedios. Finalmente se hace la observación de cuán artificial

puede ser este concepto en la naturaleza.

JERARQUÍAS O ESTRUCTURAS JERÁRQUICAS

Una vez que existe una descomposición funcional en un sistema, se puede definir en él una

jerarquía. Hablando estrictamente, una jerarquía o estructura jerárquica es un conjunto

dotado de una relación de dominación o de su conversa, la de subordinación. Cabe hacer

notar que una jerarquía tiene los siguientes atributos [Bunge]:

1. En una jerarquía existe un subsistema, y sólo uno, que posee el mando supremo;

2. Los demás subsistemas de la jerarquía siempre están bajo el mando del subsistema que

posee el mando supremo;

3. Cada subsistema de la jerarquía, excepto el que posee el mando supremo, tiene uno y

solo un “jefe” inmediato;

4. Si un subsistema x es jefe inmediato de otro y, y y es jefe inmediato de z, entonces x es

jefe (no inmediato) de z;

5. Si x es jefe de y, entonces y no puede ser jefe de x;

6. El comportamiento de cada subsistema, con la excepción del que posee el mando

supremo, está determinado por sus superiores; dicho de otra forma, el sistema debe

representar (reflejar) dominación o poder.

La representación gráfica de la definición de jerarquía se muestra en la Ilustración 46.


Ilustración 46. Estructura jerárquica de los sistemas.

Estos enunciados constituyen el fundamento de la teoría de jerarquías, también permiten

elucidar dos conceptos más: el de superioridad y el de rango. Estos últimos conceptos se

discutirán a continuación.

SUPERIORIDAD EN LAS JERARQUÍAS

El concepto de superioridad en las jerarquías está ligado, por un lado al concepto de mando

supremo, y por otro lado al de jefe; por lo que es conveniente hacer una discusión alrededor

de él.

Aunque desde el punto de vista jerárquico un subsistema puede ser jefe de otros, lo que

refleja una superioridad, no siempre resulta que ese jefe sea el que posee la superioridad

desde el punto de vista de la toma de decisiones ante una problemática dada. Para que esta

toma de decisiones sea efectiva y eficiente el jefe debe poseer un modelo de su entorno, el

cual sus subordinados deben adoptar. El establecimiento de este modelo traerá como

consecuencia la definición de la red de interacciones entre sus subsistemas subordinados y

subsistemas superiores o jefes. De esta forma se puede establecer que

Principio 50 (Principio de redundancia del mando superior). El poder

reside donde la información y el conocimiento residen.

M ando

supremo

Subsistema 1 Subsistema 2

Subsistema 11 Subsistema 12 Subsistema 11 Subsistema 12

Jefe inmediato

de subsistemas 1xJefe inmediato

de subsistemas 2x

Jefe no inmediato de

subsistemas xx

N o son jefes de subsistemas x


Este principio ha sido enunciado en diversas épocas de la humanidad por diversos

pensadores. Por ejemplo, Francis Bacon (1561-1626) lo enunció como nam et ips scientia

potestas est (el conocimiento es poder por sí mismo).

Se pudiera pensar que este principio no es del todo cierto y que el comportamiento de las

partes es el que determina el comportamiento de los subsistemas superiores; es decir, se

cumple el siguiente “principio reduccionista”: si se conocen las leyes que gobiernan el

comportamiento (modelo) de las partes, debe ser posible deducir las leyes que gobiernan

(modelo) el todo; en otras palabras: el todo es la suma de sus partes.

Sin embargo, esta forma de pensar, denominada “reduccionista” en la filosofía, no siempre

tiene cabida en el pensamiento sistémico. En efecto, la forma más simple de este principio

se puede enunciar como: el todo es más que la suma de sus partes. Esto no siempre es

cierto, para mostrarlo basta decir que no es el caso de los seres vivos como sistemas, ya que

con la sola unión de las partes no se genera otro ser vivo.

El ejemplo dado en el párrafo anterior sirve como referencia para señalar que el todo tiene

propiedades emergentes que no se pueden reducir a las propiedades de las partes; o

equivalentemente: todos los procesos en los subsistemas subordinados de una jerarquía

están restringidos por los actos en conformidad a las leyes de los subsistemas superiores.

Este último enunciado, denominado “principio de causalidad descendente”, es el converso

del “principio reduccionista”, ya que una forma alternativa de redacción es: el

comportamiento de las partes está determinado por el comportamiento del todo, de tal

forma que la determinación se mueve descendentemente y no ascendentemente.

Pero, puesto que la determinación del comportamiento de los subsistemas no puede ser del

todo completa, es necesario que exista un principio mediador el cual no caiga en extremos

reduccionistas o de holismo. Este principio es:

Principio 51 (Principio de causalidad de los subsistemas). El todo está

en cierto grado restringido por las partes (causalidad ascendente),

pero el mismo tiempo las partes están en cierto grado (no

necesariamente igual al anterior) restringidas por el todo

(causalidad descendente).


En el caso particular de los sistemas burocráticos, la relación entre la estructura

organizacional y las políticas adoptadas por el sistema; así como la aplicación del principio

de causalidad, conduce a actuaciones de los subsistemas como la que se señala en el

siguiente principio.

Principio 52 (Principio del balance burocrático del poder). Cuando se

presenta un conflicto generado por la adopción de nuevas políticas

en el sistema, éste tiende a evaluar, sobre la base del alcance de la

política, la alteración en las posiciones relativas de poder de los

subsistemas afectados. La decisión que el sistema tomará es

aquella que menos perturbe el balance existente de poder entre los

subsistemas.

JERARQUÍAS Y RANGOS

En las empresas muchas veces se observa que, la falta de habilidad de regulación y la

incertidumbre provocan que sea necesaria una mayor organización jerárquica, esto es con el

único fin de hacer que la empresa tenga el control y la regulación necesaria para

mantenerse. En cierta forma se puede decir que el sistema lo que hace es delegar a sus

subordinados los diferentes grados de regulación y control. Esto queda expresado

formalmente como

Principio 53 (Principio de jerarquía obligada). La falta de una

habilidad para regular se puede compensar, hasta cierto punto,

por una mayor organización jerárquica.

En este punto se hace necesario establecer una definición de importancia para continuar la

discusión acerca de las jerarquías. Esta definición se encuentra de forma implícita en los

principios anteriores, por lo que hará que éstos se comprendan mejor, o se les den

interpretaciones adicionales. Para tal efecto, se seguirán las ideas plasmadas por Mario

Bunge acerca del tema [Bunge].

Un conjunto de subsistemas perteneciente a un sistema forma el n-ésimo rango de la

jerarquía si y sólo si cada subsistema del conjunto tiene n jefes a partir del elemento que


posee el mando supremo. De igual forma, si un conjunto de subsistemas A tiene rango n y

otro conjunto de subsistemas diferente B tiene rango m, entonces se dice que A tiene

mayor rango que B si y sólo si n es mayor que m.

Estos dos conceptos permiten visualizar a una jerarquía como un árbol finito que se

ramificará a partir de un punto único, el poseedor del mando supremo, y no contendrá lazos

o circuitos (ver Ilustración 47), como es el caso de un organigrama en cualquier empresa. A

esta visualización de la jerarquía se le denominará diagrama de estructura jerárquica o,

simplemente, diagrama de estructura.

Ilustración 47. Jerarquías y rangos en un sistema.

Antes de seguir con la discusión sobre las implicaciones de la definición de jerarquía, es

necesario enunciar el siguiente principio relativo a los sistemas que poseen la propiedad de

evolucionar (capacidad para llevar a cabo cambios y desplazamiento de paradigmas).

Principio 54 (Principio de la Reina Roja). Para un sistema evolutivo, su

continuo desarrollo es necesario para mantener su ajuste relativo

con los sistemas que co-evolucionan con él.

Este principio fue enunciado por el biólogo L van Valen (1973), y se basa en una

observación que hace la Reina Roja a Alicia en cuento de Lewis Carrol “A través del

Espejo”: “en este lugar se tiene que correr tanto como puedas para mantenerte en el mismo

lugar” [PCW]. Esto significa que el incremento de ajuste en un sistema evolutivo tiende a

provocar que el ajuste decrezca en otros sistemas. La única forma que un sistema puede

mantener su ajuste relativo a los otros es por la mejora de su diseño. En pocas palabras, en

M ando

supremo

Subsistema 1

del rango 1

Subsistema 2

del rango 1

Subsistema 1

del rango 2

Subsistema 2

del rango 2

Subsistema 3

del rango 2

Subsistema 4

del rango 2

Subsistema 1

del rango 3

Subsistema 2

del rango 3

Subsistema 3

del rango 3

Subsistema 4

del rango 3


un entorno competitivo, para el mantenimiento competitivo es necesario un progreso

relativo.

Si un sistema es evolutivo, entonces cumple con el principio del conocimiento incompleto

(Principio 23). En particular, el modelo señalado por este principio se ve afectado por las

interacciones que el sistema tiene con su entorno, lo que significa que el sistema posee una

capacidad límite de adaptación a su entorno. Bajo estas condiciones se cumple el siguiente

principio, el cual está estrechamente relacionado con el principio anterior [PCW].

Principio 55 (Principio generalizado de Peter). Los sistemas evolutivos

tienden a desarrollarse hasta el límite de su competencia

adaptativa.

Este principio fue introducido por L. Peter en un libro humorístico que describe las

vicisitudes de una empresa burocrática (la cual posee una estructura jerárquica). El

principio original establece que “en una administración de estructura jerárquica, la gente es

promovida hasta el rango donde demuestre incompetencia”.

El principio se basa en la siguiente observación: en una empresa, los empleados típicamente

inician en los rangos más bajos, pero cuando ellos prueban ser más competitivos en las

tareas que se les asignan, entonces son promovidos a rangos más altos. El proceso de

escalamiento de rangos continúa hasta que el empleado alcanza una posición en donde ya

no es competente. En ese momento el proceso se detiene, puesto que las reglas establecidas

en las burocracias hacen que un empleado no pueda ser bajado de rango, aún si la persona

se ajusta más a un rango inferior. El resultado neto es que en los altos rangos de burocracia

serán llenados por gente incompetente, quien llegó allí porque fue competitiva haciendo

diferentes tareas a las asignadas.

Este último principio tiene muchas otras consecuencias que están siendo estudiadas por el

autor y las cuales están estrechamente relacionadas con un principio de la teoría de

dispersión en física denominado “principio de absorción límite” (principle of limiting

absortion) [Domínguez, 1984]. El establecimiento de estas relaciones entre ambos

principios será motivo de nuevas investigaciones y publicaciones de trabajos futuros.

En general, la jerarquización es una cuestión de “interpretación” del funcionamiento del

sistema. Por ejemplo, una persona que ignore la finalidad de una computadora como


máquina de calcular se encontrará confinada al rango de las leyes físicas: podrá llegar a

formular (dado suficiente tiempo) una descripción muy detallada y exacta de tal sistema sin

darse cuenta del aspecto de calcular de la computadora; y, a la inversa, puede tenerse un

modelo del tratamiento de la información sin saber lo más mínimo acerca de las leyes

físicas que entren en juego. Así pues, las circunstancias en que se observe y emplee el

sistema determinarán cuáles habrán de ser los rangos fundamentales. De aquí se deriva el

siguiente principio [Mesarovic y Macko].

Principio 56 (Principio de la naturaleza de los rangos). La elección de

los rangos en que se describa un sistema dado depende del

observador, de sus conocimientos acerca del funcionamiento del

sistema mismo, y de su interés por él, aunque en el caso de muchos

sistemas existen rangos que parecen serle naturales o inherentes.

Por otro lado, la explicación a base de los subsistemas del mismo rango es meramente una

descripción, y que para llegar a una comprensión más profunda es preciso efectuar esa

descripción en apoyándose en subsistemas de rangos inferiores, más detallados. De este

modo, remitiéndose a rangos inferiores es posible explicar con mayor precisión y mayor

detalle cómo funciona el sistema cuando efectúa cierta operación, en lugar de exponer qué

principios determinan la operación concreta que ha de ser realizada; y yendo hacia arriba en

la jerarquía la descripción se hace más general, remitiendo a subsistemas más grandes y a

períodos de periodos de tiempo mayores. Lo anterior se enuncia formalmente en el

siguiente principio [Mesarovic y Macko].

Principio 57 (Principio de comprensión de los sistemas). Partiendo de

un rango cualquiera dado, la comprensión del sistema aumenta al

ir cruzando rangos: cuando se desciende en la jerarquía se

obtienen explicaciones más detalladas, mientras que cuando se

asciende por ella se adquiere una comprensión más profunda de

su significación.


DEFINICIONES ADICIONALES ACERCA DE LAS JERARQUÍAS

La forma del diagrama de estructura debe ser balanceada con el fin de evitar “cuellos de

botella” en los procesos en general [Conger, pp. 283-284]. El balance se determina

analizando la profundidad y la amplitud de la jerarquía, los subsistemas con estructura

sesgada, el alcance de control de cada subsistema, el alcance de los efectos provocados por

los procesos, y los grados de acoplamiento y cohesión que deben tener los subsistemas.

Cuando una porción de la estructura está desbalanceada en relación con el resto del

diagrama, se debe modificar la estructura para restaurar el balance, o poner más atención a

la porción no balanceada para asegurar un buen funcionamiento.

La profundidad de una jerarquía es el número de rangos en el diagrama (ver Ilustración

48). La profundidad por si misma no es una medida de un buen diseño, más bien indica que

existe un problema de demasiada comunicación o interacción sin asegurar que se realice

una colaboración suficiente entre los subsistemas. Sin embargo, algunas de las veces,

contar con un nivel adicional de profundidad puede ser la solución a una jerarquía con

demasiada amplitud.

La amplitud de la jerarquía es el número de subsistemas del mismo rango que comparten

un mismo jefe inmediato (ver Ilustración 48). El alcance de control es el número de

subordinados inmediatos de un subsistema y por lo tanto es un sinónimo de la amplitud de

la jerarquía.

La amplitud está relacionada con otros dos términos: grado de entrada (fan-in) y grado de

salida (fan-out). El grado de salida es el número de subsistemas que son controlados por

un subsistema (ver Ilustración 48). Demasiado grado de salida es un indicativo de que

existe un “cuello de botella” en la estructura. Este problema se resuelve creando un rango

adicional que gestione el control de los subsistemas inferiores. Por otro lado, el grado de

entrada es el número de subsistemas superiores que controlan un subsistema dado. Este

fenómeno sólo se podría presentar si existieran subsistemas comodines que tengan la

habilidad de servir a varios jefes, ya sea de forma secuencial o paralela. Esto implicaría que

se tendría que debilitar la condición 3 en la definición de jerarquía.


Ilustración 48. Profundidad, amplitud, y grado de salida

Así mismo, un sesgo (ver Ilustración 49) es una medida del balance que posee un diagrama

de estructura y ocurre cuando un subsistema tiene demasiados subordinados y muchos o

algunos otros tienen pocos subordinados.

Se podría pensar que existen al menos dos tipos de sesgos: sesgo hacia la derecha y sesgo

hacia la izquierda. Sin embargo, estos tipos de sesgo dependen de la forma en que se

represente el diagrama de estructura, por lo que la denominación “izquierda” o “derecha” es

irrelevante.

Ilustración 49. Sesgo de un diagrama de estructura.

El alcance del efecto de un subsistema es el número de subsistemas que se ven afectados

de forma directa por las acciones llevadas a cabo por otro subsistema.

Un alcance del efecto alto está directamente relacionado con el grado de salida, el grado de

entrada y el acoplamiento entre los subsistemas, puesto que también permite identificar los

problemas potenciales que se pueden presentar al efectuarse un cambio en el sistema. De

M ando supremo

A B C

D E I JH

F G K L M N

Profundidad

Amplitud

Grado

de

salida

M ando supremo

A B C

D E I JH

K L M

F G

Sesgo hacia

la derecha


forma ideal, el alcance del efecto debería ser cero o uno. Es decir, no más de un subsistema

debería ser afectado por las acciones que se llevan a cabo en otro subsistema.

A pesar de las definiciones anteriores, por el Principio 56 se puede decir que las jerarquías

son una invención humana, ya que en la naturaleza la regla parece ser la acción recíproca.

En la sociedad se encuentran estructuras jerárquicas, por ejemplo en el ejército y en las

empresas, pero no se tienen casos claros de jerarquías en la ciencia como la física y la

biología que cumplan la definición dada en toda su expresión. En efecto, en las ciencias

existen taxonomías, que son un subconjunto de las jerarquías, en donde la propiedad de

“mando supremo” se entiende como la de “engendrar”, “producir”, o “dar origen a”.

En resumen, la propiedad de “mando supremo” parece ser una invención humana, por lo

que las jerarquías, en el sentido estricto de la definición dada, no existen en la naturaleza,

en especial al referirse a las líneas evolutivas. Esto da origen al concepto de niveles, que se

discutirá en el capítulo siguiente.


XXXIIIIIIIII

EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAA DDDEEE NNNIIIVVVEEELLLEEESSS DDDEEE LLLOOOSSS SSSIIISSSTTTEEEMMMAAASSS

Como se mencionó en el capítulo anterior, las jerarquías a veces son artificiales en los

sistemas. Por ejemplo, en una escuela el jefe supremo podría estar representado por el

director de la misma y en siguiente rango por sus subdirectores, después por sus

coordinadores de área, etc. Sin embargo, lo cierto es que la escuela no tendría razón de ser

si no existen los alumnos, los profesores o los intendentes, que se encuentran en un rango

alto. Este ejemplo es una muestra de la equidad en importancia que tiene cada conjunto de

subsistemas inmerso en un sistema, y explícitamente señala que bajo perspectivas

diferentes es mejor desvanecer o eliminar el concepto de “jefe” y la relación de

dominación. Esto conduce al concepto de “nivel” y es el motivo de discusión de este

capítulo, en donde también se presentan dos ejemplos de la estructura de niveles en las

empresas.

DIVISIÓN POR NIVELES EN UN SISTEMA

Dado un sistema que posee una estructura jerárquica, existen dos formas de básicas de

hacer divisiones sobre él. La división horizontal define ramas separadas de la jerarquía

para cada función principal que realiza el sistema (ver Ilustración 50). Para cada subsistema

de cada una de las divisiones existen subsistemas de control que se encargan de coordinar

la comunicación entre ellos y la ejecución de las tareas del sistema.

Con la división horizontal se pueden hacer pruebas del efecto que tendría un cambio en un

sistema sin perturbar la totalidad de este, y así poder determinar los efectos secundarios que

surjan.


Ilustración 50. División horizontal de una estructura jerárquica.

La división vertical, o descomposición en factores, o factorización del sistema sugiere

que el control y la realización de tareas se distribuyan descendentemente en la arquitectura

del sistema (ver Ilustración 51). Aquí los subsistemas de rango superior deberían realizar

funciones de control y poco trabajo en el proceso de las tareas. Los subsistemas de rangos

inferiores deberían ejecutar las tareas en sí.

Ilustración 51. División vertical de una estructura jerárquica.

Puesto que los sistemas sufren cambios en el curso de su vida, se recomienda que la

división del sistema deba ser vertical, ya que los efectos de un cambio se podrían controlar,

mientras que los subsistemas de los rangos superiores tendrían menos probabilidad de

generar menos efectos secundarios.

Es importante hacer notar que cuando existen divisiones (horizontales o verticales) en un

sistema, no siempre es posible determinar que división manda o controla a quien, por lo que

los conceptos de “mando superior” o “jefe” se debilitan.

Un ejemplo de la última observación consiste en tratar de comparar dos empresas o dos

departamentos de una empresa, como en el caso del departamento de ventas y el de

contabilidad. Sin embargo, cabe señalar que los departamentos o divisiones de una empresa

poseen algunas propiedades importantes: tienen al menos un elemento, no comparten

elementos, la agregación de todos los departamentos resulta en la totalidad de la empresa,


están todos relacionados entre ellos y consigo mismos; más aún, si un departamento está

relacionado con otro y este a su vez con un tercero, entonces el primero está relacionado

con el tercero; y puesto que una empresa es cambiante, pueden surgir departamentos

nuevos o nuevas tareas a realizar. Este ejemplo permite ver que en una estructura de

divisiones puede haber una situación de emergencia (un nuevo departamento o tarea).

Esto conduce al concepto de estructura de niveles en un sistema en su forma más

abstracta, la cual cumple con las siguientes propiedades [Bunge] (ver Ilustración 52):

1. Cualquier nivel contiene al menos un subsistema;

2. Los diferentes niveles no comparten subsistemas;

3. La agregación de los niveles forma todo el sistema;

4. Cualquier nivel está relacionado con los demás y consigo mismo;

5. Si un nivel A está relacionado con uno B, y B está relacionado con otro C, entonces A

está relacionado con C;

6. La relación entre los niveles representa (refleja) cierta emergencia.

Ilustración 52. Estructura de niveles de un sistema.

Así mismo, de esta definición se desprende que cada uno de los niveles se puede considerar

un subsistema del sistema en toda la extensión de la palabra.

Partición horizontal +

E

M

E

R

G

E

N

C

I

A

Partición vertical


NIVELES Y EMERGENCIA

Con todo lo anterior se puede decir que un conjunto de subsistemas de un sistema es

(forma) un nivel si y sólo si es un miembro de una estructura de niveles del sistema. Más

aún, se puede decir que un nivel es más nuevo que otro de la misma estructura de niveles

si y sólo si el primero ha emergido del segundo.

De acuerdo a la discusión anterior, se puede decir que un nivel en un sistema es un

agregado de subsistemas de un tipo determinado (por ejemplo, una colección de

subsistemas caracterizados por un conjunto de propiedades y leyes) que pertenecen a una

línea evolutiva, y en el cual algunas de las características emergentes serán propiedad

exclusiva del nivel dado. Si un nuevo nivel surge, no significa que éste sea “superior”, sino

simplemente “más nuevo (reciente)”, ya que este nuevo nivel ha emergido a partir de

niveles preexistentes (ver Ilustración 53).

De lo anterior se deriva que la estructura de niveles en un sistema impone menos

restricciones que una estructura jerárquica. Además, una estructura de niveles es mucho

más perdurable en el tiempo que una de jerarquías, ya que las estructuras jerárquicas son

“menos naturales” que las de niveles; es decir, las jerarquías muchas de las veces se definen

por conveniencia y no por naturaleza, tal como se discutió al final del capítulo anterior.

Ilustración 53. Surgimiento de nuevos niveles.

Finalmente, es importante hacer notar que es imposible pasar de una estructura de niveles a

una jerárquica; sin embargo, la inversa (pasar de una estructura jerárquica a una de niveles)

siempre es posible, fácil e incluso trivial.

N uevos niveles


PRINCIPIOS DE LOS NIVELES

De igual forma que en el caso de las jerarquías, existen ciertos principios que se cumplen

para los niveles [Bunge], además de los que se cumplen por el sólo hecho de estar

directamente vinculados con (sub)sistemas.

Principio 58 (Principio de contención de los niveles). En un sistema con

una estructura de niveles, cualquier subsistema pertenece, al

menos, a uno de los niveles.

Si este principio no fuera del todo cierto, entonces pudiese suceder que un subsistema

nuevo de un nivel, y que emerge de los subsistemas ya existentes, no podría agruparse en

alguno de los niveles existentes, lo cual contradice a las leyes naturales de la evolución. El

problema sería más bien, indagar a cuál nivel pertenece.

Si un sistema cuenta con propiedades emergentes, los niveles nuevos no surgen de la nada

ni, una vez emergidos, subsisten en el vacío, sino que los niveles antiguos sostienen a los

nuevos, sin que necesariamente los tiranicen. Además, está dependencia es primariamente y

parcialmente unilateral, ya que los nuevos niveles pueden ejercer una reacción secundaria

sobre los antiguos. Esto se puede enunciar en el siguiente principio.

Principio 59 (Principio de dependencia). Los niveles nuevos dependen

de los antiguos en lo que se refiere a su emergencia, así como en lo

que atañe a la continuación de su existencia.

Sin embargo, la dependencia en que cada nivel se encuentra con respecto al o a los que lo

sostengan, permite cierto juego u holgura debido a la homeostasis intrínseca del sistema.

Esto permite enunciar el siguiente principio.

Principio 60 (Principio de autonomía y estabilidad). Todo nivel posee,

dentro de ciertos límites, alguna autonomía y estabilidad.

Si algún proceso se presenta en un sistema con estructura de niveles, es claro que no todo

nivel participa plenamente en la determinación de éste; por lo regular, las restricciones

quedan ubicadas dentro de un solo nivel o de los más cercanos a él. De está observación

surge el siguiente principio.


Principio 61 (Principio de alcance). Todo proceso está determinado

primariamente de acuerdo con el conjunto de principios

específicos que caracterice a su propio nivel o niveles y a los

niveles contiguos.

METODOLOGÍA DE LOS NIVELES

Si en el entorno del sistema, como en el conocimiento de él, existen niveles, es indudable

que estos niveles dejan huella sobre el comportamiento del sistema cuando se trate de

aumentar esos conocimientos. Es decir, si existen niveles, tiene que haber algunas reglas o

métodos en los que entre la idea de “nivel” y que presupongan (confirmando o no) los

principios anteriores acerca de los niveles.

Algunas de estas reglas de comportamiento para indagar acerca del conocimiento del

entorno se presentan y discuten a continuación [Bunge].


Metodología 1. Metodología de Bunge para la indagación del conocimiento.

Regla 1. Limitar la búsqueda en un nivel; y, en caso de que éste resulte insuficiente, buscar

en otros niveles.

En otras palabras, tratar de hacer un reduccionismo metodológico hasta que falle, y en

ambas situaciones aprender de los resultados obtenidos.

Regla 2. Enfrentar el cambio y tratar de explicarlo: primero intentar una explicación que

disuelva la novedad, si fracasa este procedimiento cambiar el procedimiento.

Esto significa que se tiene que hacer un intento de explicar lo nuevo basándose en lo

antiguo. Si esto no tiene éxito, intentar diferentes estrategias.

Regla 3. Explicar el cambio de cada nivel tomando como base los niveles existentes, pero

sin saltarse alguno de ellos.

Así, lo que se tiene que hacer para desmontar el mecanismo de cambio es prestar atención a

los demás niveles. Cuando se estudien las relaciones entre estos niveles, no se debe omitir

subniveles intermedios, en caso de que los haya.

Regla 4. Iniciar la explicación de los hechos en cuestión dentro del propio nivel o niveles, e

introducir otros niveles según sea necesario.

Dicho de otra forma, si algunos niveles no intervienen en los hechos que se presentan en

alguno particular, no apelar a ellos, pero si este no es el caso, entonces sacarlos a colación.

Regla 5. Indagar o aplicar los principios que cumple cada nivel; si esto fracasa, indagar o

aplicar los principios existentes entre los niveles.

Esto es, no traer a colación teorías que no están directamente relacionas con los hechos que

se presentan, a menos que sea absolutamente necesario (ver Principio 1).

EJEMPLO: LOS NIVELES EN LAS EMPRESAS SEGÚN ZACHMAN

A finales de la década 1980-1989 John Zachman identificó una estructura de niveles para la

creación de sistemas informáticos que después extendió a la forma en que las empresas

deberían clasificarse y organizarse. Esta estructura de niveles es una estructura lógica que


sirve como marco de trabajo de referencia para las empresas para llevar a cabo sus

representaciones descriptivas.

En esta estructura, la empresa se divide horizontalmente en seis niveles a los cuales se les

asocia un actor y un modelo de trabajo [Hay]. Así, los niveles representan los puntos de

vista de los diferentes actores que intervienen en el proceso de realización de tareas en una

empresa. Los actores son (ver Ilustración 54):

Asesor o planificador (nivel de planeación o alcance, modelo contextual). Define los

objetivos y dirección que debe tomar la empresa, así como el propósito de los negocios

a realizar. Su principal función es establecer el contexto sobre el cual se realizaran las

tareas dentro de la empresa.

Dueño o director (nivel de dirección, modelo empresarial). Define (en términos de

negocios) la naturaleza de la empresa, incluyendo su estructura, funciones, etc.,

Arquitecto (nivel de arquitectura, modelo arquitectónico). Define de forma más

rigurosa y formal la naturaleza de la empresa descrita por el dueño o director;

Ingeniero, diseñador (nivel de tecnología, modelo tecnológico). Describe cómo las

metodologías de desarrollo y tecnologías se podrían utilizar para satisfacer las

necesidades identificadas por los actores previos;

Constructor (nivel de construcción, modelo afinado de representaciones). Posee

una visión clara y precisa de las tareas a realizar, el flujo de información, las conexiones

existentes entre los diferentes niveles y subsistemas, etc. El lenguaje de comunicación

que utiliza es el propio de cada técnica o tecnología utilizada;

Usuario o subcontratado (nivel usuario o subcontratado, modelo operativo). Hace

uso de los beneficios y productos definidos por los niveles anteriores.


Ilustración 54. Niveles horizontales de la arquitectura de Zachman.

EJEMPLO: LOS NIVELES EN LOS DEPARTAMENTOS DE TI

El desarrollo de la TI es una actividad compleja que requiere la participación de

especialistas con conocimientos específicos, los cuales junto con los recursos humanos y

materiales forman niveles de conocimimiento y habilidades específicos. Estos niveles han

ido evolucionando a través del tiempo conforme la tecnología ha ido avanzando y conforme

las tareas ha realizar se han vuelto más complejas. Tomando como referencia a Domínguez

[Domínguez, 1999] esta evolución ha seguido el siguiente camino.

En la década de 1950-1959 no existía una metodología para desarrollar TI, la cual se

reducia a sistemas de procesamiento de datos, siendo la mayor parte de las aplicaciones

desarrolladas asociadas única y exclusivamente a aspectos científicos. En esos días, los

profesionales que implementaban la TI eran programadores los cuales no necesariamente

eran buenos comunicadores, haciendo difícil a los usuarios de la TI expresar sus

necesidades. Más aún, el desarrollo de las aplicaciones era frecuentemente más costoso y se

entregaba fuera de tiempo. De esta forma se puede decir que, la forma de desarrollar la TI

tenía como entorno al usuario y a la computadora, e internamente consistía de un solo nivel,

el del programador (Ilustración 55).

M odelo contextual

Planificador

M odelo empresarial

Dueño o director

M odelo arquitectónico

Arquitecto

M odelo tecnológico

Diseñador

M odelo de

representaciones

Ingeniero, diseñador

M odelo operativo

Usuario/ subcontratado


Ilustración 55. La primera época en desarrollo de TI (sistemas).

Por otro lado, en las universidades no existían cursos que proporcionaran la educación y el

entrenamiento necesario para el análisis y diseño del trabajo asociado con el desarrollo de

la TI. Los cursos que existían estaban diseñados para enseñar a las personas a utilizar y

programar las computadoras. Mientras que en las empresas, las personas que obtenían un

puesto relacionado con las computadoras eran principalmente entrenadas por los que ya

estaban trabajando con ellas. Aún los mejores programadores no necesariamente eran

buenos instructores y en casi todos los casos su habilidad para programar estaba más

desarrollada que la de analizar. Como una reacción a lo anterior, se desarrolló un creciente

interés en la parte del desarrollo de TI que concernía al análisis y al diseño. A consecuencia

de esto hubo un cambio radical en los departamentos de TI de las organizaciones. Ahora se

requerian personas con habilidades y conocimientos que pudieran desempeñar tareas de

programador/analista, analista/programador y analista de sistemas. Conforme fue pasando

el tiempo hubo una especialización de las habilidades y conocimientos y se empezó a

requerir personas con habilidades y conocimientos para operar las computadoras,

programar y analizar los sistemas (ver Ilustración 56). El operador controlaba el

funcionamiento de la computadora, mientras que el analista de sistemas se localizaba en

desempeñando una interfaz entre el usuario y el programador.

Ilustración 56. La segunda época en el desarrollo de sistemas.

Algunas veces la distinción anterior de niveles llegaba a mayor detalle y surgían dos tipos

de analistas más: el analista orientado a los negocios y el analista orientado a la tecnología

(ver Ilustración 57). El primero de estos analistas detectaba las necesidades de los usuarios

en las organizaciones y comunicaba estas necesidades al analista técnico el cual hacía un

diseño técnico de los sistemas que trataran de satisfacer esas necesidades. A su vez, el

analista técnico comunicaba su diseño a los programadores. Es importante señalar que

muchas de las veces el analista de negocios y el analista técnico eran la misma persona.

Usuario ProgramadorTI

(Sistema)

UsuarioAnalista de

sistemas

TI

(Sistema)Programador

Operador de

computadoras


Ilustración 57. Forma alterna del desarrollo de sistemas.

Una estructura de niveles más completa que la mostrada en la Ilustración 57 se menciona

en el texto de McCleod [McLeod, p.22]. En esta estructura se han introducido los niveles de

administrador de bases de datos y el de especialista en redes de computadoras como

entidades auxiliares y complementarias del analista de sistemas (Ilustración 58).

Ilustración 58. La arquitectura del desarrollo de sistemas según McLeod.

Basándose en las estructuras anteriores, es posible generar una arquitectura de niveles de

habilidades y conocimientos que permita el desarrollo de cualquier aplicación de TI (ver

Ilustración 59). La propuesta de esta arquitectura tiene como referencia la forma en que se

atacan los problemas de la creación de TI hoy en día.

Como se puede observar en la Ilustración 59, esta estructura de niveles de habilidades y

conocimientos es más completa y específica. Lo anterior se debe a que se han agregado

algunas entidades que desempeñan funciones más puntuales y que son de suma importancia

en las organizaciones de gran tamaño, en donde para cada entidad existen una persona o un

grupo de personas diferentes. Lo anterior es importante señalarlo ya que en las

organizaciones pequeñas y medianas una persona o un grupo de personas desempeñan las

funciones de varias entidades.

UsuarioAnalista de

negocios

TI


Operador de

computadoras

Analista de

técnico

UsuarioAnalista de

sistemas

TI


Operador de

computadoras

Especialista en

bases de datos

Especialista

en redes


Ilustración 59. Estructura para la creación de aplicaciones de TI.

En la arquitectura, los componentes de un mismo color representan niveles de

conocimiento y habilidades estrecha y directamente relacionados. Así, los azul marino

corresponden a los relacionados con las fases de construcción de sistemas basados en TI,

los rojos a los de telecomunicaciones, los guindas a los de redes, los verdes obscuros a los

de bases de datos (BD), los verdes claros a los de información, los marrón a los de

hardware y arquitectura de computadoras, y los azules claros a los de administración de

proyectos.

Los componentes marcados con flechas bidireccionales en los extremos superior e inferior

representan competencias que actúan de forma horizontal y tienen un alcance delimitado

por la longitud de las flechas y por lo tanto no pertenecen a un componente en particular.

Por otro lado, las relaciones directas entre cada uno de los componentes están indicados por

flechas bidireccionales de color negro. Esta bidireccionalidad indica que la relación entre

los componentes es reflexiva; es decir, si un componente A esta relacionado directamente

con otro B, entonces el componente B está también relacionado directamente con A.

ProgramadorAnalista de

sistemas

Administradorde proyectos

de TI

Administradorde bases de

datos

Administradorde redes

Especialista enbases de datos

Especialistaen redes

Especialista entelecomunicaciones

Ingenierode software

Administradorde la

información(CIO)

Ingenierode sistemas

Técnicoen redes

Técnico enbases de datos

Técnico encomputadoras

Ingeniero dehardware

Consultorde proyectostecnológicos

Administradorde información

de proyectostecnológicos

Administrador decomunicaciones

Especialista enconectividad

Especialista en evaluación/pruebas

Auditor

Documentador técnico

Asesor en normatividad/política/legislación

ProgramadorAnalista de

sistemas

Administradorde proyectos

de TI

Administradorde bases de

datos

Administradorde redes

Especialista enbases de datos

Especialistaen redes

Especialista entelecomunicaciones

Ingenierode software

Administradorde la

información(CIO)

Ingenierode sistemas

Técnicoen redes

Técnico enbases de datos

Técnico encomputadoras

Ingeniero dehardware

Consultorde proyectostecnológicos

Administradorde información

de proyectostecnológicos

Administrador decomunicaciones

Especialista enconectividad

Especialista en evaluación/pruebas

Auditor

Documentador técnico

Asesor en normatividad/política/legislación


XXXIIIVVV

IIINNNDDDEEEPPPEEENNNDDDEEENNNCCCIIIAAA FFFUUUNNNCCCIIIOOONNNAAALLL::: AAACCCOOOPPPLLLAAAMMMIIIEEENNNTTTOOO YYY CCCOOOHHHEEESSSIIIÓÓÓNNN

Para que los subsistemas de un sistema tengan independencia funcional, se requiere un

grado bajo de acoplamiento y un alto grado de cohesión. El acoplamiento se refiere al

número de conexiones entre subsistemas, así como a la complejidad de esas conexiones. La

cohesión se refiere a que tan fuertemente unidos están los procesos o tareas dentro de un

subsistema. Lograr la independencia funcional no es una tarea fácil, ya que se pueden tener

simultáneamente varios grados de acoplamiento y cohesión dependiendo de las tareas que

se lleven a cabo. Esto requiere que se ponga especial atención al grado de variación entre

(acoplamiento) y dentro (cohesión) de los subsistemas.

INDEPENDENCIA FUNCIONAL

Desde un punto de vista abstracto, la independencia funcional este es el resultado directo de

la división estructural (ya sea ésta jerárquica o por niveles) del sistema mismo, de la

información propia que maneja cada subsistema, y la correcta concepción del subsistema.

La independencia funcional se consigue desarrollando o definiendo subsistemas con una

función “única” y una “aversión” a la excesiva interacción entre ellos. Es decir, cada

subsistema debe tratar una función específica o un conjunto de ellas y debe tener una

interacción “limpia” con otros subsistemas del sistema. De esta forma, se puede reducir el

impacto generado por el cambio, debido a que los efectos secundarios (como el fenómeno

de Gibbs-Wilbraham) quedan limitados y la propagación de errores se reduce.

La independencia funcional se mide utilizando dos criterios: acoplamiento y cohesión. El

acoplamiento es una medida de la interdependencia relativa entre los subsistemas. La

cohesión es una medida de la fuerza relativa funcional de un subsistema.


ACOPLAMIENTO ESTRUCTURAL

Tomando como referencia el concepto de determinación estructural (ver Capítulo X), la

interacción entre sistemas se explica como una serie de interacciones recurrentes que

conducen a la congruencia estructural entre dos (o más) sistemas [Whitaker]. El

acoplamiento estructural es el término que se utiliza para referirse al “ajuste” existente

entre un sistema con su entorno o con otro sistema. Es un proceso secuencial que conduce a

la coincidencia espacio-temporal entre los cambios de estado en los participantes. De esta

forma, el acoplamiento estructural tiene connotaciones de coordinación y co-evolución; es

decir, el acoplamiento estructural describe el curso de co-adaptación mutua sin alusión a

una transferencia de alguna fuerza o información a través de las fronteras de los sistemas en

cuestión.

Se pueden distinguir dos casos de acoplamiento estructural: un sistema con su entorno, y un

sistema con otro sistema.

Dado un sistema y su entorno, si el resultado es una adaptación ontogénica del sistema con

su entorno; es decir, si los cambios de estado del sistema corresponden a los cambios de

estado con el entorno, entonces se dice que el sistema está acoplado estructuralmente

con su entorno [Whitaker]. De esta forma, la continua interacción de un sistema en un

entono con recurrentes perturbaciones producirá una continua selección de la estructura del

sistema. Esta estructura determinará, por un lado, el estado del sistema y su dominio de

perturbaciones permisibles, y, por el otro lado, permitirá al sistema operar en un entorno sin

desintegración.

Si dados dos sistemas, el acoplamiento estructural entre ellos es un dominio de secuencias

de estados ligados (intercalados y activándose mutuamente), el cual se establece y se

determina a través de interacciones ontogénicas entre sistemas estructuralmente

determinados. A este dominio se le conoce como dominio consensual. Debido a que los

dominios consensuales se definen tanto por las estructuras de los participantes y la

secuencia por la cual ellos existen, entonces no son reducibles a descripciones enmarcadas

solo en términos de alguno de ellos. En el este tipo de acoplamiento, los sistemas

participantes recíprocamente sirven como fuentes de interacciones compensables para el


otro. Tales interacciones son “perturbaciones” en el sentido de afectar indirectamente al

sistema o que efectúan el cambio sin penetrar la frontera del sistema. Son “compensables”

en el sentido que:

Existe un rango de compensación acotado por el límite en el cual el sistema deja de ser

funcional;

Cada iteración de la interacción recíproca está afectada por la anterior.

Así, como se había señalado anteriormente, los sistemas estructuralmente acoplados tienen

una secuencia ligada de transformaciones estructurales.

Las nociones de “determinación estructural” y “acoplamiento estructural” proporcionan una

base para analizar a las empresas y sus operaciones en términos de su forma general y

verdadera; es decir, en términos de su organización y estructura. Con el fin de comprender

más los efectos que el acoplamiento genera ante un cambio, se estudiará a fondo el

acoplamiento estructural entre subsistemas de un sistema dado.

ACOPLAMIENTO ENTRE SUBSISTEMAS

Cada subsistema generado a través de un proceso de descomposición funcional debe ser lo

más independiente posible de los otros; es decir, no debe estar del todo acoplado

estructuralmente con otros, entendiendo, de acuerdo a la sección anterior, por

acoplamiento la medida o grado de interconexión e interdependencia entre los

subsistemas; es decir, una medida de que tan fuerte un subsistema está relacionado con

otros subsistema (ver Ilustración 60).

Ilustración 60. Acoplamiento entre subsistemas.

DesacopladoSin dependencias

Semi-acopladoAlgunas dependencias

Altamente acopladoMuchas dependencias


Para lograr lo anterior, es necesario eliminar las relaciones innecesarias y facilitar el

mínimo de relación posible entre los subsistemas, ya que si existen menos conexiones entre

ellos, entonces [Blanco y Gutsztat, p.279]:

Existirán menos posibilidades de trasladar problemas de un subsistema a otro;

De forma más fácil se podrán cambiar ciertos subsistemas, siendo este cambio con

efectos secundarios mínimos;

El sistema se hará más simple debido a que los subsistemas podrán cambiar, alterar, o

modificarse sin afectar el diseño interno de las restantes;

Esto evitará que se presente en el sistema el “efecto ola”, causado cuando ocurren

errores en un subsistema y se propagan a través de los restantes.

El acoplamiento para el caso de sistemas de software fue descrito por Yourdon y

Constantine en un libro que hoy en día es un clásico de la literatura de ingeniería de

software [Yourdon y Constantine, Capítulo 6]. De nueva cuenta, los resultados de este

estudio pueden sacarse de contexto y generalizarse a todo tipo de sistemas, como se

discutirá a continuación.

Para resolver la problemática que presenta el acoplamiento es necesario que el sistema

posea interacciones entre los subsistemas de tipo

Estrechas, en oposición a las amplias;

Directas, en oposición a las indirectas;

“Locales”, en oposición a las remotas;

Obvias, en oposición a las “obscuras”;

Flexibles, en oposición a las rígidas.

Con el fin de hacer que las conexiones cumplan con estas propiedades es necesario definir

y discutir los principales tipos existentes de acoplamiento. Estos son [McConnell, pp.89-

93], [Pressman, 240-241]:

Sin acoplamiento directo. Cuando no existe interdependencia ni interacción entre los

subsistemas de forma directa.


Este acoplamiento implica que dos o más subsistemas no están subordinados a subsistemas

diferentes, y por lo tanto no existe relación entre ellos.

Acoplamiento de información. Cuando la información que se pasa entre dos subsistema es

a través de una lista de parámetros y siendo esta información sin estructura.

Este tipo de acoplamiento implica que la comunicación se lleva a cabo por medio de

información que es procesada en una de ellos y utilizada en el otro.

Por ejemplo, en una empresa, un subsistema o nivel le pasa 5 variables a otro, incluyendo

nombre, dirección, número telefónico, fecha de nacimiento, y número de seguridad social.

Definitivamente, este es el tipo de acoplamiento más eficiente, ya que trae como

consecuencia interacciones estrechas, directas, locales, obvias y flexibles, tal como se

especifico anteriormente.

Una variante de este último tipo de acoplamiento surge cuando, además de pasarse

información, también se pasa una porción de la estructura de él, lo que indica que de alguna

forma la información ha sido agrupada y trasformada. Este tipo de acoplamiento de

información se denomina

Acoplamiento de estructura de la información. Cuando la información que se pasa entre

dos subsistemas es a través de una lista de parámetros y siendo la información con

estructura.

En una empresa esto sucede cuando un subsistema le pasa a otro un documento que debe

utilizarse de forma integra, tanto en información como en forma. En este tipo de

acoplamiento la interacción no es estrecha, pues se transfiere un cúmulo de información.

Tampoco es tan obvia, pues se puede pasar un cúmulo de información sin relación aparente.

Se pierde flexibilidad, ya que si una porción de la información se modifica, deberá

modificarse la composición del cúmulo. Finalmente, tampoco es local, puesto que es

necesario buscar en alguna parte la estructura del cúmulo para llevar a cabo modificaciones.

El acoplamiento puede ser más fuerte si, además de todo lo anterior, también se pasa un

elemento que controle el trabajo del otro.

Acoplamiento de control. Cuando un subsistema, además de la información, pasa un

indicador de control a otro.


Esto pasa frecuentemente en una empresa cuando un subsistema le dice a otro cuando

imprimir un reporte mensual, un trimestral y uno anual. Este tipo de acoplamiento puede

traer como consecuencia relaciones no deseadas entre los subsistemas en cuestión, ya que

quita la flexibilidad, y por lo tanto la independencia, del subsistema controlado.

Los subsistemas que utilizan entornos comunes de información no son del todo deseables,

más aún si los niveles en cuestión modifican el entorno. El problema se origina cuando se

requiere conocer cuál subsistema generó la actualización y cómo la llevo a cabo; lo que

puede afectar a muchos de ellos. Sin embargo este tipo de acoplamiento puede existir y se

denomina

Acoplamiento en la información global. Cuando los subsistemas están atadas a un mismo

entorno externo de información.

Por ejemplo, en una empresa, cuando varios subsistemas utilizan la misma información de

los empleados para llevar a cabo sus procesos. El problema surge cuando alguien cambia la

información sin previo aviso a los demás.

El tipo más común de acoplamiento, puesto que ocurre siempre que existe una dependencia

directa entre subsistemas, es el denominado

Acoplamiento normal. Cuando un subsistema llama a otro, y después de que el segundo

subsistema ha ejecutado su función llama al primer subsistema. Aquí toda la información

traspasada entre ellos está definida por medio de parámetros presentados en la llamada

misma.

Este es el caso, cuando en una empresa un subsistema le pide a otro que elabore y le

presente un reporte en base a la información y estructura proporcionada.

Finalmente, el caso más extremo de acoplamiento sucede cuando existe una subordinación

extrema entre un subsistema y subsistema, y se le denomina

Acoplamiento de contenido o patológico. Cuando un subsistema utiliza los procesos que

están dentro de otro para llevar a cabo los propios, o modifica la información interna de

otro en beneficio propio.

Estos grados de acoplamiento se muestran en la Ilustración 61.


Ilustración 61. Grados de acoplamiento.

Con el fin de ayudar a la determinación del grado de acoplamiento entre los diferentes

subsistemas de un sistema se presenta el siguiente algoritmo.

Algoritmo 2. Algoritmo para determinar el acoplamiento entre subsistemas.

Áreas A y B dadas

If (A utiliza los procesos de B) or (A modifica la

información de B) then

(acoplamiento de contenido)

If (A llama a B) and (B llama a A) then

(acoplamiento normal)

If (A tiene mismo entorno de información que B) then

(acoplamiento en la información global)

If (A pasa información e indicador de control a B)

then

(acoplamiento de control)

If (A pasa información y estructura de la información

a B) then

(acoplamiento de estructura de la información)

If (A pasa información sin estructura a B) then

(acoplamiento de información)

Bajo Alto• |• |• |• |• |• |• |• |• |• Espectro de acoplamiento • |• |• |• |• |• |• |• |• |•

Sin

acoplamiento

directo

Acoplamiento

de información

Acoplamiento

de estructura

de la información

Acoplamiento

de control

Acoplamiento

normal

Acoplamiento

de contenido

o patológico

0 1 3 5 7 9 10

Acoplamiento en

la información

global


else

(sin acoplamiento directo)

DESACOPLAMIENTO DE SUBSISTEMAS

El concepto reciproco del acoplamiento es el desacoplamiento. El desacoplamiento es un

método sistemático o técnica por el cual los subsistemas pueden llegar a ser más

independientes [Yourdon y Constantine, pp. 99-101]. Claramente, cada una de las

diferentes formas de acoplamiento sugiere uno o varias formas de desacoplamiento de los

subsistemas. Sin embargo, existen diferentes formas de acoplamiento que no son del todo

obvias, pero que son altamente efectivas. Las mas utilizadas son las siguientes [Yourdon y

Constantine, p. 101], [Curtis, pp. 22-23] :

Desacoplamiento por estandarización de los subsistemas. La especificación de una

interacción estándar requiere únicamente de la especificación de las excepciones de la

información.

Desacoplamiento por introducción de buffers o inventarios. Es similar a la introducción

de un regulador entre el subsistema solicitante y el que solicita.

Por ejemplo, entre el subsistema de producción y el de ventas puede insertarse un buffer o

inventario que proteja el estado de las ventas y distribución de las variaciones en el output

de la producción. Este es el caso cuando la producción se detiene pero las ventas no

cambian, al menos en el corto plazo.

Desacoplamiento por localización. Consiste en dividir los subsistemas en pequeñas

regiones independientes entre sí acorde a ciertas tareas, de tal forma que se pueda hacer una

distribución de la información que origine que un subsistema sólo esté acoplado a la región

correspondiente.

COHESIÓN DE LOS SUBSISTEMAS

La cohesión es una extensión natural de la información propia que maneja cada subsistema.

Un subsistema con cohesión realiza una sola tarea (o un conjunto de ellas del mismo tipo)


dentro de un proceso del sistema, requiriendo poca interacción con los procedimientos que

se realizan en otros subsistemas. Es decir, un subsistema con cohesión debería (de forma

ideal) hacer una única cosa. En contraste con el acoplamiento, la cohesión se refiere al

“pegamento” interno con el cual un subsistema está construido. Entre más cohesivo sea un

subsistema, más relacionadas están consigo mismas sus partes internas.

Existen varios grados de acoplamiento, divididos en dos categorías, los cuales se basan en

la noción de descomposición funcional. Estos grados y categorías son [McConnell, pp.82-

87], [Pressman, 239-240], [Pfleeger, 220-222]:

Categoría de cohesión inaceptable. Coincidente, lógica, y procedural.

Categoría de cohesión aceptable. Temporal, comunicacional, secuencial, y funcional.

Los grados de cohesión de cada uno de los tipos anteriores se describen a continuación.

Cohesión coincidente. Cuando los elementos de un subsistema contribuyen a actividades

que no tienen ninguna relación significativa entre sí.

En este caso la información, los procesos, y las funciones que contiene el subsistema no

tienen relación alguna, y sólo se encuentran en ella por razones de conveniencia. Tal es el

caso de un subsistema que verifica la seguridad de las instalaciones pero que también

realiza funciones de contabilidad.

Cohesión lógica. Cuando en el mismo subsistema varias funciones o los elementos de

cierta información están relacionados lógicamente.

Por ejemplo, un subsistema puede absorber toda la información generada por otros sin

saber de dónde proviene o cómo será utilizada. Notar que, en este tipo de cohesión, los

elementos de un subsistema no están relacionados de forma funcional.

Cohesión procedural. Cuando las tareas que realiza un subsistema se llevan a cabo en un

orden específico.

Este puede ser el caso en el cual cierta información debe ser leída por un subsistema antes

de ser verificada y entonces manipulada.: tres funciones en cierto orden.


Cohesión temporal. Cuando una componente de un subsistema realiza varias funciones en

secuencia, pero las funciones se relacionan sólo porque se deben llevar a cabo en un mismo

intervalo de tiempo.

Este es el caso en el cual una componente del subsistema se utiliza para inicializar un

conjunto de variables.

Cohesión comunicacional. Cuando las operaciones en un subsistema utilizan la misma

información pero no están relacionadas de ninguna otra forma.

Por ejemplo, en un subsistema se imprime un reporte con cierta información, y entonces se

lleva a cabo una actualización de esa información. Aquí la cohesión es comunicacional

debido a que las dos operaciones están relacionadas sólo porque utilizan la misma

información.

Cohesión secuencial. Cuando un subsistema contiene operaciones que deben llevarse a

cabo en un orden específico, comparten información en cada paso, y no completan la

totalidad de un proceso o tarea.

Considérese un subsistema que, dada la fecha de nacimiento, calcula la edad de un

empleado y el tiempo para jubilarse. Si un subsistema calcula la edad y la utiliza para

calcular el tiempo en cual el empleado se jubilará, entonces tendrá cohesión secuencial. Si

el subsistema calcula la edad y entonces calcula el tiempo de jubilación en un cálculo

independiente del primero, pero ambos utilizan la fecha de nacimiento, entonces se tendrá

cohesión comunicacional.

Cohesión funcional. Cuando un subsistema lleva a cabo una y sólo una tarea.

Por ejemplo, si un subsistema lleva a cabo el cálculo de la edad a partir de la fecha de

nacimiento, entonces se tiene cohesión funcional debido a que se lleva a cabo una y sólo

una operación.

Esquemáticamente, estos grados cohesión se muestran en la Ilustración 62. En la Ilustración

63 se ejemplifican cada uno de los grados de cohesión desde el punto de vista de los

componentes de un subsistema.


Ilustración 62. Grados de cohesión.

Ilustración 63. Ejemplificación de los grados de cohesión.

Lo importante de las definiciones de los grados de cohesión es comprender la idea

involucrada en cada grado. En muchos de los casos es casi imposible definir subsistemas

con cohesión funcional, por lo que este tipo de cohesión sólo se debe tener como referencia.

En la tercera edición del libro de Pressman (p. 351), se señalan un conjunto de criterios

sencillos para establecer el grado de cohesión, una trascripción de esos criterios adaptados a

la terminología utilizada hasta ahora es como sigue:

“Una técnica útil para determinar si un subsistema está acotado funcionalmente

es escribir una frase que describa la función (propósito) del subsistema y luego

examinar dicha frase. Puede hacerse la siguiente prueba:

1. Si la frase resulta ser una sentencia compuesta, contiene una coma o

contiene más de un verbo, probablemente el subsistema realiza mas de una

Baja Alta• |• |• |• |• |• |• |• |• |• Espectro de cohesión • |• |• |• |• |• |• |• |• |•

Coincidente

Lógica Temporal

ProceduralComunicacional

Secuencial

Funcional

0 1 3 5 7 9 10

Disperso De un solo propósito

Función A

Función

B

Función

C

Función

D

Función

E

CoincidentePartes sin relación

Función A

Función B

Función C

ProceduralRelacionadas por el

orden de las funciones

Función A

Función A’

Función A’’

LógicaFunciones similares

lógicamente

lógica

Tiempo T0

Tiempo T0+X

Tiempo T0+2X

TemporalRelacionadaspor el tiempo

Función A

Función B

Función C

ComunicacionalAcceso a la misma

información

Inf.

Función A - parte 1

Función B - parte 2

Función C - parte 3

FuncionalSecuencial con funciones

relacionadas en su totalidad

Función A

Función B

Función C

SecuencialEl output de una parte

es el input de la siguiente


función; por tanto, probablemente tiene cohesión secuencial o

comunicacional.

2. Si la frase contiene palabras relativas al tiempo, tales como „primero‟, „a

continuación‟, „entonces‟, „después‟, „cuando‟, „al comienzo‟, etc.,

entonces probablemente el subsistema tiene una cohesión secuencial o

temporal.

3. Si el predicado de la frase no contiene un objeto específico sencillo a

continuación del verbo, probablemente el subsistema está acotado

lógicamente. Por ejemplo, editar todos los datos tiene una vinculación

lógica; editar sentencia fuente puede tener cohesión funcional.

4. Palabras tales como „inicializar‟, „limpiar‟, etc., implican cohesión

temporal.

Los subsistemas acotados funcionalmente siempre se pueden describir en

función de sus elementos usando una sentencia compuesta. Pero si no se puede

evitar el lenguaje anterior, siendo aún una descripción completa de la función

del subsistema, entonces probablemente el subsistema no este acotada

funcionalmente.”

El problema con el conjunto de criterios anterior es que depende fuertemente de la forma en

que se redacte la descripción de las funciones del subsistema. Una forma más precisa para

determinar el grado de cohesión de un subsistema se proporciona en el libro de [Blanco y

Gutsztat, p.289]. Una traducción de este algoritmo a pseudocódigo es:


Algoritmo 3. Algoritmo para determinar el grado de cohesión de un subsistema.

A un subsistema dado

If (A realiza una y sólo una tarea) then

(cohesión funcional)

If (actividades de A relacionadas por información)

then

If (secuencia importante) then

(cohesión secuencial)

else (cohesión comunicacional)

If (actividades de A relacionadas por flujo de

control) then

If (secuencia importante) then

(cohesión procedural)

else (cohesión temporal)

If (actividades de A sin relación) then

If (actividades de la misma categoría) then

(cohesión lógica)

else

(cohesión coincidente)

Sin embargo, como ya se mencionó, no siempre es necesario saber el grado preciso de

cohesión. En su lugar, lo importante es intentar conseguir una cohesión alta y saber

reconocer la cohesión baja, de forma que se pueda modificar el diseño del subsistema para

que se disponga de mayor independencia funcional.

Finalmente, es importante señalar que el acoplamiento y la cohesión están relacionados

inversamente. Si la cohesión es alta, el acoplamiento es bajo, y viceversa; pero la relación

no es perfecta. Esto significa que si se tiene una cohesión fuerte, se podría tener también un


acoplamiento fuerte debido a un diseño pobre del subsistema. Así, se debe poner atención

tanto al acoplamiento como a la cohesión.

DIRECTRICES PARA EL DISEÑO ESTRUCTURAL Y SUS CONSECUENCIAS

Una vez que se tiene definida la estructura del sistema, se puede conseguir una división por

subsistemas efectiva aplicando los conceptos de diseño introducidos anteriormente. El libro

de Pressman [Pressman, pp. 241-243] proporciona algunas directrices para tal efecto:

Metodología 2. Metodología para el diseño estructural de los sistemas.

1. Evaluar la “primera iteración” de la estructura del sistema para reducir el acoplamiento

y mejorar la cohesión.

2. Intentar minimizar las estructuras con mucho grado de salida; intentar concentrar a

medida que aumenta la profundidad.

3. Mantener el alcance del efecto de un subsistema dentro del alcance del control de ese

subsistema.

4. Evaluar las interfaces de los subsistemas para reducir la complejidad, la redundancia y

mejorar la consistencia.

5. Definir subsistemas cuya función sea predecible, pero evitar subsistemas que sean

demasiado restrictivos.

6. Intentar conseguir subsistemas de “entrada controlada”, evitando “conexiones

patológicas”.

Los efectos de aplicar estas recomendaciones a la estructura del sistema se discutirán a

continuación.

Uno de los efectos que presenta aplicar la Metodología 2 a un sistema es el reducir la

amplitud de las oscilaciones generadas por el fenómeno de Gibbs-Wilbraham. La amplitud

del 8% del salto en la primera oscilación se puede reducir considerablemente dependiendo

de que las directrices de la metodología se cumplan en su totalidad [Lanczos, pp. 225-227].

Esta reducción se debe principalmente a que, como ya se mencionó anteriormente,


Existirán menos posibilidades de trasladar problemas de un subsistema a otro;

Los efectos secundarios generados por el cambio de un subsistema se reducirán;

El sistema se hará más simple debido a que los subsistemas podrán cambiar, alterar, o

modificarse sin afectar mínimamente el diseño interno de los restantes.

La Ilustración 64 muestra que, una vez que se cumplen parcialmente las directrices

anteriores, la curva S tiende a ajustarse al cambio de una forma más lenta que la curva F.

Sin embargo, a pesar que las oscilaciones aún prevalecen, su amplitud ha sido fuertemente

atenuada y amortiguada. Así mismo, la curva M resulta del cumplimiento total de esas

recomendaciones.

Ilustración 64. Reducción del fenómeno de Gibbs-Wilbraham.

De esta forma concluye que, se puede reducir el fenómeno de Gibbs-Wilbraham

dependiendo del cumplimiento de las directrices de diseño denunciadas en la Metodología

2 a un costo de menor rapidez en el inicio de la curva.

F = Fenómeno de Gibbs

(áreas con estructura pobre)

S = Fenómeno de Gibbs suavizado

(áreas con estructura promedio)

M = Sin fenómeno de Gibbs

(áreas con estructura óptima)


XXXVVV

DDDOOOSSS EEEJJJEEEMMMPPPLLLOOOSSS DDDEEE EEESSSTTTRRRUUUCCCTTTUUURRRAAASSS AAADDDAAAPPPTTTAAABBBLLLEEESSS AAALLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Definir estructuras empresariales que posean un grado alto de adaptabilidad al cambio ha

sido el motivo de estudio de varios investigadores y empresarios. En algunos casos, como

en el de la arquitectura de Zachman, varias empresas han modificado su estructura con

singular éxito. En otros casos, la estructura propuesta únicamente es propia para un

departamento en particular, como el de TI. En este capítulo se describe plenamente la

arquitectura de Zachman, la cual se empezó a discutir en los Capítulo III y XIII; así como

también la arquitectura de los departamentos de TI, cuya discusión dio inició en el Capítulo

XIII y que en la actualidad se está empezando a implantar y experimentar en algunas

universidades de México.

LA ARQUITECTURA DE ZACHMAN

Como ya se mencionó, la arquitectura de Zachman es un marco de trabajo de referencia

para las empresas, el cual posee una estructura lógica sencilla que permite clasificar y

organizar las representaciones descriptivas de una empresa.

En esta arquitectura, la empresa se divide horizontalmente en seis subsistemas o niveles a

los cuales se les asocia un actor y un modelo de trabajo [Hay]. Así, los subsistemas

representan los puntos de vista de los diferentes actores que intervienen en el proceso de

realización de tareas en una empresa. En el Capítulo XIII se presentaron estos niveles, los

cuales son:

Asesor o planificador (nivel de planeación o alcance, modelo contextual);

Dueño o director (nivel de dirección, modelo empresarial);

Arquitecto (nivel de arquitectura, modelo arquitectónico);


Ingeniero, diseñador (nivel de tecnología, modelo tecnológico);

Constructor (nivel de construcción, modelo afinado de representaciones);

Usuario o subcontratado (nivel usuario o subcontratado, modelo operativo).

El conocimiento que cada uno de los niveles anteriores debe poseer también fue atacado

por Zachman y ya ha sido descrito previamente en el Capítulo III. Este conocimiento

también ha sido dividido por niveles, sólo que en este caso tal división no es sobre la

estructura de la empresa, sino es conceptual sobre las dimensiones del esfuerzo de

desarrollo de las tareas a realizar por el sistema y cada una de las áreas funcionales. La

división por niveles que se mostró en ese capítulo es como sigue: información (el “qué”),

funciones (el “cómo”), redes (el “dónde”), personas (el “quién”), tiempo (el “cuándo”), y

motivación (el “porqué”). Esta división por niveles del conocimiento se muestra en la

Ilustración 65

Ilustración 65. División por niveles en la arquitectura de Zachman.

La arquitectura de Zachman es una matriz (ver Tabla 2) donde los niveles de los actores

forman los renglones y los niveles de conocimiento las columnas. Así, la matriz resultante

es una estructura lógica y comprensible para llevar a cabo representaciones descriptivas

(modelos, diseño de tareas o productos) de cualquier objeto complejo; así mismo es neutral

en cuanto a los procesos o herramientas utilizadas para producir las descripciones.

Información

el “qué”

Funciones

el “cómo”

Redes

el “dónde”

Personas

el “quién”

Tiempo

el “cuándo”

M otivación

el “porqué”


Tabla 2. La Arquitectura de Zachman.

Información

“Qué”

Funciones

“Cómo”

Redes

“Dónde”

Personas

“Quién”

Tiempo

“Cuándo”

Motivación

“Porqué”

Modelo contextual

Planificador

Lista de cosas

importantes para la

e|mpresa

Lista de procesos

que realiza la empresa

Lista de lugares

donde opera la empresa

Lista de unidades de la empresa

Lista de eventos y ciclos de negocios

Lista de metas y estrategias de negocios

Modelo empresaria

Dueño o director

Modelo entidad-relación

Plan de procesos de

negocios

Plan de redes logísticas

Plan de roles y responsabilidades

Plan de tiempos y

movimientos

Plan de negocios

Modelo arquitectónico

Arquitecto

Arquitectura de la

información (normalizada)

Diagramas de flujo de la información escencial;

Arquitectura de la

distribución de la

organización

Arquitectura de interfaz humana

(roles, información

accesos)

Diagrama de depencias (estructura

de procesos)

Modelo de reglas de negocio

Modelo tecnológico

Diseñador

Modelo tecnológico

de la información

Modelo detallado de los procesos

Arquitectura tecnológica

de la TI

Arquitectura de la interfaz con el

usuario

Estructuras de control

Diseño tecnológico de las reglas de

negocio

Modelo de representaciones

Ingeniero

Diseño físico de los

repositorios de la

información

Diseño detallado de los procesos

Ingeniería de las redes

Ingeniería de la seguridad

Definición de tiempos y

movimientos

Reglas de la lógica de procesos

Modelo operativo

Usuario o proveedor

Información digerida

Procesos ejecutables

Facilidades de

comunicación

Personal capacitado

Eventos de negocios

Reforzamiento de las reglas de negocios

Así, la arquitectura es de gran ayuda para resolver los problemas generados en la elección

de metodologías y tecnologías, además de proveer un marco para la gestión organizacional

y tecnológica.

La arquitectura tiene los siguientes atributos (ver Ilustración 66):

Sencilla. Es de fácil entendimiento. No es técnica, es puramente lógica. En su forma

más elemental comprende tres perspectivas (dueño, diseñador, y constructor) y tres

abstracciones (información, funciones, y redes). Cualquier persona puede entenderla.

Comprensible. Comprende a la empresa en su totalidad. Cualquier proceso se puede

representar en ella, y así entender donde el proceso se ajusta dentro del contexto de la

empresa.

Es un lenguaje. Ayuda a pensar acerca de los conceptos complejos y los comunica con

pocas palabras precisas y no técnicas.


Es una herramienta de planificación. Ayuda a hacer mejores elecciones, ya que

nunca más se harán en el vacío: se requiere únicamente poner los procesos en el

contexto de la empresa y ver el rango total de alternativas.

Es una herramienta para la resolución de problemas. Permite trabajar con

abstracciones y así aislar las variables sin perder el sentido de la complejidad de la

empresa.

Neutral. Está definida independientemente de las herramientas o metodologías:

cualquier herramienta o metodología se puede representar en ella y así entender sus

beneficios o restricciones.

Ilustración 66. Atributos de la arquitectura de Zachman.

De esta forma, se podría decir que la arquitectura de Zachman no es “la respuesta” a los

problemas generados por el cambio: es una herramienta para pensar, si se emplea con

entendimiento, debería ser de gran ayuda para la gestión técnica y no técnica de las

complejidades y dinamismo de las empresas en la era del conocimiento. Este ejemplo

también muestra que los niveles poseen información propia y están concebidas de tal forma

que su interacción con otros niveles es directa. El lograr niveles con estas propiedades

conduce a resolver el problema de independencia funcional de las áreas.

LA ARQUITECTURA PARA EL DESARROLLO DE TI

Los niveles mostrados en la arquitectura para el desarrollo de aplicaciones de TI en el

Capítulo XIII (ver Ilustración 59), forman una estructura (arquitectura) que es resistente al

Atributos

Sencilla

Comprensible

Es un lenguajeEs una herramienta

de planificación

Es una

herramienta

de resolución

de problemas

N eutral


cambio debido a que cada uno de los niveles que lo componen lleva a cabo tareas

específicas relativas única y exclusivamente a su nivel. Cada una de las tareas de debe

realizar cada nivel se muestran en la Tabla 3.

Tabla 3. Habilidades y conocimiento en los niveles de la arquitectura de desarrollo de

aplicaciones de TI.

Componente de la

arquitectura Funciones principales

Consultor de

proyectos

tecnológicos

Estudio y selección de tecnologías más apropiadas

Introducción de nuevos paradigmas tecnológicos

Determinación de objetivos y alcance de proyectos tecnológicos

Estudio de alternativas tecnológicas

Estimación de costos y preparación de presupuestos de tecnología

Determinación de cambios y reingeniería de tecnología

Administrador de

proyectos de TI

Administración del desarrollo proyectos de TI

Administración del alcance en proyectos de TI

Administración del tiempo y secuencia de actividades

Administración de los recursos de modernización de TI

Administración de riesgos de modernización de TI

Administración de la calidad de la TI

Administración de las adquisiciones y licitaciones de TI

Administración de las comunicaciones en proyectos de TI

Administración de costos y presupuestos de TI

Administración de cambios y reingeniería de TI

Analista de

sistemas

Preparación y seguimiento de especificaciones funcionales

Identificación y manejo de riesgos funcionales

Determinación de necesidades y servicios de sistemas

Detección de necesidades de capacitación en áreas de sistemas

Contratación de nuevos sistemas

Determinación de cambios y reingeniería tecnológicos y su impacto

Determinación de la arquitectura funcional de sistemas

Determinación y administración de ciclos de vida de sistemas

Determinación de estudios de factibilidad funcional

Ingeniero de

sistemas

Preparación y seguimiento de especificaciones técnicas

Identificación y manejo de riesgos técnicos

Establecimiento de cambios y reingeniería en los sistemas

Determinación de productos y recursos para la implantación de los sistemas

Determinación de la arquitectura técnica de sistemas

Determinación de estudios de factibilidad técnica

Determinación de la seguridad lógica de los sistemas

Integración de sistemas

Implantación de controles de calidad de los sistemas

Ingeniero de

software

Preparación y seguimiento de especificaciones de software

Determinación de la arquitectura del software

Determinación de la metodología de diseño del software

Establecimiento de cambios y reingeniería en el software

Determinación del mantenimiento del software

Determinación de la seguridad del software


Componente de la


Administración de los sistemas operativos

Administración de los recursos de software

Determinación de arquitecturas y plataformas de operación de sistemas

Implantación de controles de calidad del software

Programador

Análisis, revisión y reescritura de programas

Conversión de diagramas a lenguajes que la computadora pueda procesar

Preparación de diagramas en lenguajes de modelado y codificación de éstos para

su procesamiento

Desarrollo de programas a partir de diagramas en lenguajes de modelado,

considerando la capacidad de almacenamiento de la computadora, la velocidad de

procesamiento y la utilización de los datos de salida pretendidos

Preparación de diagramas en lenguajes de modelado para ilustrar la secuencia de

pasos para describir las entradas, salidas y operaciones lógicas

Revisión de los programas existentes para incrementar la eficiencia operativa o

para adaptarse a los nuevos requerimientos

Interacción con el personal administrativo, de ingeniería y técnico para clarificar

la intención de los programas, identificar problemas y sugerir cambios

Colaboración con los manufacturadores de computadoras y otros usuarios para

desarrollar nuevos métodos de programación

Colaboración con los ingenieros de software, ingenieros de sistemas y técnicos de

computadoras para resolver problemas de funcionamiento de los programas

Técnico en

computadoras

Implantación de las pruebas de operación del hardware

Implantación de la seguridad del hardware

Mantenimiento del hardware

Ayuda y soporte técnico a usuarios

Colaboración con los programadores y usuarios para resolver problemas de

funcionamiento de los programas

Ingeniero de

hardware

Determinación de la arquitectura del hardware

Establecimiento de cambios y reingeniería en el hardware

Determinación de las pruebas de hardware

Determinación del mantenimiento del hardware

Determinación de la seguridad del hardware

Administración de los recursos de hardware

Determinación de arquitecturas y plataformas de operación de sistemas

Administrador de

la información

(CIO)

Administración de los accesos de información

Administración de las arquitecturas de información

Administración de la información

Administración de los recursos de información

Administración de la calidad de la información

Administrador de la distribución de la información

Administrador de

información de

proyectos

tecnológicos

Administración de los documentos

Aseguramiento de la uniformidad de la información y documentos

Estandarización de formatos

Provisión de facilidades para el análisis de información y los documentos

Aseguramiento de acuerdos en documentos para futura referencia

Minimización del trabajo en papel

Minimización de conflictos y confusión de información y documentos

Determinación de aplicaciones de software para la administración, edición y

creación de información y documentos

Construcción de experiencia y método en documentación para proyectos futuros


Componente de la


Administrador de

bases de datos

Administración de la estrategia de implantación de las BD

Administración de cambios y reingeniería de las BD

Administración de la calidad de las BD

Administración de usuarios de las BD

Administración del software de las BD

Administración de las aplicaciones de BD

Administración de la seguridad de las BD

Administración de la integración de BD

Especialista en

bases de datos

Determinación de las arquitecturas de BD

Determinación de cambios y reingeniería de BD

Determinación de estudios de factibilidad de las BD

Determinación de la seguridad de las BD

Determinación de productos y recursos para la implantación de las BD

Implantación de controles de calidad de las BD

Integración de BD

Evaluación funcional y técnica de BD

Técnico en bases

de datos

Análisis, revisión y reescritura de las BD utilizando lenguajes de modelado de BD

Conversión de diagramas en lenguajes de modelado de BD a lenguajes que la

computadora pueda procesar

Preparación de diagramas en lenguajes de modelado de BD y codificación de

éstos para su procesamiento

Programación de las BD a partir de diagramas, considerando la capacidad de

almacenamiento de la computadora, la velocidad de procesamiento y la

utilización de los datos de salida pretendidos

Preparación de diagramas en lenguajes de modelado de BD a partir de diagramas

para ilustrar la secuencia de pasos para describir las entradas, salidas y

operaciones lógicas

Revisión de las BD existentes para incrementar la eficiencia operativa o para

adaptarse a los nuevos requerimientos

Interacción con el personal administrativo, de ingeniería y técnico para clarificar

la intención de las BD, identificar problemas y sugerir cambios

Colaboración con los administradores, especialistas de sistemas y BD,

programadores, técnicos computadoras y usuarios para resolver problemas de

funcionamiento de las BD

Administrador de

redes

Administración de los recursos de las redes

Administración de las arquitecturas de las redes

Administración de pruebas de las redes

Administración de cambios y reingeniería de las redes

Administración de estudios de factibilidad de las redes

Administración de la seguridad de las redes

Administración de controles de calidad de las redes

Administración de la estrategia de integración de las redes

Administración de la evaluación funcional y técnica de las redes

Especialista en

redes

Determinación de las arquitecturas de las redes

Determinación de cambios y reingeniería de las redes

Determinación de estudios de factibilidad de las redes

Determinación de la seguridad de las redes

Determinación de la integración de las redes

Determinación de los productos y recursos de las redes

Determinación de las estrategias de mantenimiento de las redes


Componente de la


Técnico en redes

Configuración de los sistemas operativos de las redes

Configuración de los protocolos de comunicación de las redes

Implantación de la arquitectura de las redes

Implantación de los cambios en las redes

Implantación de la seguridad en las redes

Implantación de la reingeniería de las redes

Implantación de la calidad en las redes

Mantenimiento de las redes

Administrador de

comunicaciones

Determinación de los requerimientos de comunicación

Determinación de las tecnologías y arquitecturas de comunicación

Determinación de las restricciones de comunicación

Determinación del plan de administración de las comunicaciones

Determinación de los métodos de comunicación

Especialista en

telecomunicaciones

Determinación de las arquitecturas de telecomunicaciones

Determinación de cambios y reingeniería de telecomunicaciones

Determinación de estudios de factibilidad de telecomunicaciones

Determinación de la seguridad de las telecomunicaciones

Determinación de la integración de las telecomunicaciones

Determinación de los productos y recursos de telecomunicaciones

Determinación de las estrategias de mantenimiento de las telecomunicaciones

Determinación de la arquitectura de telecomunicaciones

Determinación de las necesidades de telecomunicación

Determinación de la estrategia de implantación de grandes redes de comunicación

Especialista en

conectividad

Determinación de los medios de transmisión (inalámbricos y/o guiados)

Determinación del software y hardware especializado necesario para llevar a cabo

la conectividad en redes

Determinación de las estrategias de implantación de los medios de transmisión, el

software y hardware respectivo

Asesor en

normatividad /

política /

legislación

Revisión y negociación de acuerdos tecnológicos relacionados con la TI (Internet,

licencias de software, desarrollos de software, adquisición y mantenimiento de

hardware, servicios de consultoría, licencias de BD, servicios en línea, y

outsourcing)

Revisión y negociación de acuerdos de valor agregado en la reventa de productos

y servicios de software y hardware

Asesoría en servicios de desarrollo, distribución y utilización de la TI y propiedad

intelectual

Asesoría en aspectos normativos y legales del comercio electrónico, EDI y

aquellos relacionados con Internet incluyendo el registro y protección de nombres

de dominios, contratos llevados a cabo electrónicamente, revisión del contenido y

viabilidad de sitios web

Determinación de normas y políticas internas relacionadas con la utilización,

adquisición y distribución de la TI

Incorporación de normas y políticas externas de calidad en la utilización,

adquisición y distribución de la TI

Implantación de sistemas de gestión de la calidad de la TI

Capacitación en temas de normatividad, política y legislación

Auditor

Evaluación y recomendación de controles de calidad en el desarrollo de sistemas

Revisión y evaluación del control interno del desarrollo de sistemas

Revisión de riesgos

Análisis de los sistemas para evaluar su completitud, precisión, validez y


Componente de la


eficiencia

Evaluar los sistemas de negocios para determinar su precisión, completitud y

pertinencia de las transacciones

Revisión de los sistemas y su cumplimiento con los objetivos del negocio

Participación en el diseño de los nuevos sistemas en cuanto a eficiencia,

efectividad y control

Evaluar el entorno de cómputo desde el punto de vista operacional, de sistemas,

de desarrollo y seguridad

Comprobar las adquisiciones de software y hardware en términos de economía,

eficiencia y operatividad

Especialista en

evaluación /

pruebas

Creación de planes de evaluación y prueba (funcionales y técnicos) de sistemas en

desarrollo, existentes y adquiridos

Creación de marcos de evaluación y prueba automatizados y manuales de los

sistemas, software y hardware

Diseño y desarrollo de guiones de evaluación y prueba automáticos y manuales de

los sistemas, software y hardware

Determinación de casos de evaluación y prueba técnicos y funcionales de los

sistemas, software y hardware

Diseño y desarrollo de pruebas de estrés y análisis de resultados de los sistemas,

software y hardware

Administración de los diferentes niveles de evaluación y prueba de los sistemas,

software y hardware

Ejecución de las pruebas en los sistemas, software y hardware

Documentador

técnico

Administración, documentación y edición de especificaciones funcionales

técnicas de los sistemas

Administración, documentación y edición de las especificaciones de software

Verificación de estándares de diagramación y documentación de software

Redacción de instrucciones para guiar al personal operativo durante la producción

del software

Preparación y edición de reportes técnicos

Redacción de la documentación del desarrollo del software y de sus subsecuentes

revisiones

Redacción de la documentación del desarrollo de las BD y de sus subsecuentes

revisiones

Creación de manuales de administración del software y sistemas, manuales de

usuario, manuales de prueba, etc.

Colaboración con todos los participantes en el desarrollo de los sistemas

En cuanto a la comunicación existente entre cada uno de los niveles, éste es directo y

comprende grados de acoplamiento bajos. Por ejemplo, en algunos casos es sólo

acoplamiento de información como en el caso de interacción entre el administrador de

proyectos de TI y el analista de sistemas, y en otros el acoplamiento es de estructura de la

información, como es el caso entre el analista de sistemas y el ingeniero de sistemas o entre

el ingeniero de software y el programador. Cada una de estas interacciones o canales de

comunicación se muestran en la Ilustración 59.


La anterior no es de ninguna forma exhaustiva, y se puede completar de dos formas

diferentes. La primera de ellas es en amplitud; es decir, agregando funciones

complementarias a las ya descritas para cada una de los componentes. La segunda forma es

en profundidad, haciendo más específicas y puntuales las funciones de cada componente.


PPPAAARRRTTTEEE IIIVVV

CCCOOONNNCCCLLLUUUSSSIIIOOONNNEEESSS


XXXVVVIII

RRREEECCCOOOMMMEEENNNDDDAAACCCIIIOOONNNEEESSS GGGEEENNNEEERRRAAALLLEEESSS PPPAAARRRAAA AAAFFFRRROOONNNTTTAAARRR EEELLL CCCAAAMMMBBBIIIOOO

Se ha llegado al final de la discusión sobre dos temas estrechamente relacionados: cambio y

conocimiento. Se han expuesto los principios fundamentales que los rigen y que permiten

comprenderlos del todo. Con el fin de concluir esta discusión, se complementará con

algunas reflexiones que permitirán conocer más sobre el cambio, así como de las

recomendaciones de dos connotados especialistas en estos temas. En los tres casos, estas

recomendaciones son consecuencia directa de los principios, métodos y algoritmos

enunciados a lo largo de este trabajo, pero que no siempre son fáciles de deducir.

REFLEXIONES PARA COMPRENDER EL CAMBIO

Existen muchas lecciones de la naturaleza para ayudar a comprender el cambio. Algunas de

ellas se enuncian a continuación, tomando en cuenta que aplican a todo tipo de sistemas:

El cambio es un fenómeno “natural”;

El cambio es lo único que debe ser constante y progresivo;

El propósito del cambio es ayudar a la supervivencia y al desarrollo;

La supervivencia y el desarrollo dependen de la adaptación a un entorno cambiante;

El entorno puede y recibe la influencia y lo conforman las acciones y decisiones que el

sistema adopte;

Obtener conocimiento en base a la teoría y a la experiencia es esencial para la

adaptación y el cambio de éxito;

Los sistemas cambian acorde a direcciones únicas que toman sus componentes.


LOS “10 MANDAMIENTOS” DE DE ROSNAY

En su libro J de Rosnay señala una serie de “mandamientos” necesarios para fortalecer el

enfoque de sistemas expuesto a lo largo de la discusión. Este autor señala que el enfoque

sistémico tiene poco valor si no conduce a aplicaciones prácticas que faciliten la

adquisición de conocimiento y la mejora de la efectividad de las acciones. De Rosnay

continua señalando que a pesar de las leyes jurídicas, morales, o aún fisiológicas que un

sistema deba cumplir, una mala apreciación de algunas leyes sistémicas básicas puede

resultar en un serio error que quizá conduzca a la destrucción del sistema donde actúa el

cambio. Algunos sistemas poseen un conocimiento intuitivo de esas leyes, que son el

resultado de la experiencia y del sentido común (aunque a veces éste sea el menos común

de los sentidos). Los siguientes son los mandamientos del enfoque sistémico.

Mandamiento 1. Preservar la variedad.

Para preservar la estabilidad se debe preservar la variedad. Cualquier simplificación es

peligrosa debido a que introduce un desbalance en el sistema. Los ejemplos abundan en

ecología, donde la extinción de algunas especies trae consigo la degradación del ecosistema

entero.

Mandamiento 2. No “abrir” los ciclos regulatorios.

El aislamiento de un factor conduce a acciones cuyos efectos a menudo perturban el

sistema entero.

Mandamiento 3. Buscar los puntos de amplificación.

El análisis y simulación de sistemas hacen que emerjan los puntos sensibles de un sistema,

de esta forma se pueden encontrar las amplificaciones o inhibiciones controladas.

Mandamiento 4. Restablecer equilibrios a través de la descentralización.

El rápido restablecimiento de equilibrios requiere la detección de las variaciones en el

momento en que ocurren, así como una acción correctiva que conduzca a una

descentralización.

Mandamiento 5. Conocer cómo mantener las restricciones.


Un sistema abierto puede funcionar acorde a diferentes modelos de comportamiento:

algunos son deseables, y otros conducen a la desorganización del sistema. Si se desea

mantener un comportamiento determinado, el cual se prefiere de una variedad, se debe

aceptar mantener ciertas clases de restricciones con el fin de mantener el sistema lejos de

los modos de comportamiento no deseados o peligrosos.

Mandamiento 6. Diferenciar para integrar.

Una verdadera integración se fundamenta en una diferenciación previa.

Mandamiento 7. Permitir la agresión para evolucionar.

Un sistema hemostático (ultraestable) puede evolucionar sólo si es agredido por procesos

provenientes del entorno. Un sistema debe estar en posición de capturar los gérmenes del

cambio y utilizarlos en su evolución, que lo obligará a adoptar un modo de funcionamiento

caracterizado por la renovación de estructuras y la movilidad de sus componentes e ideas.

Mandamiento 8. Definir los objetivos antes de la programación detallada.

El establecimiento de objetivos y control riguroso, como opuestos a la programación

detallada de cada paso, es lo que diferencia un servomecanismo de una máquina

rígidamente programada. La programación de una máquina debe prevé todas las

perturbaciones que ocurren en el curso de una operación, mientras que los

servomecanismos se adaptan a la complejidad: sólo es necesario definir sin ambigüedades

su objetivo y establecer los medios de control que le permitirán tomar acciones correctivas

en el curso de la acción.

Mandamiento 9. Conocer cómo utilizar la energía operativa.

Si los datos enviados por un centro de comando se difunden por las estructuras jerárquicas

o por las redes de comunicación, es posible amplificarlos en proporciones significantes.

Mandamiento 10. Respetar los tiempos de respuesta.

Cada sistema tiene un tiempo de respuesta característico, el cual es consecuencia de la

combinación de los efectos de ciclos de realimentación, lentitud de los flujos, y retrasos

inesperados.


LOS “CÓDIGOS DEL CAMBIO” DE FLOWER

Las bases teóricas de los códigos del cambio han sido obtenidas por Joe Flower [Flower] a

partir de las observaciones de cientos de sistemas que han efectuado un cambio. Estos

códigos permanecen y han permanecido válidos en diferentes escalas y en diferentes

contextos. Una forma de comprenderlos es probarlos en el entorno de un sistema y observar

el resultado.

Código 1. Permanecer con los pies en la tierra.

Nunca cambiar por cambiar. Nunca permanecer estático por temor al cambio.

Código 2. Mirar siempre hacia delante.

El cambio es un camino de un sólo sentido, por lo tanto no se puede regresar al lugar de

inicio.

Código 3. Esperar el cambio.

Esta es la naturaleza de los sistemas adaptativos.

Código 4. Esperar un cambio repentino.

Cuando el sistema está estable, esperar un cambio rápido y caótico.

Código 5. Buscar un cambio en cada nivel del sistema.

Un cambio causa otros cambios en los niveles altos y bajos del sistema.

Código 6. Esperar el cambio para evolucionar.

Los cambios trabajan como un todo, como en los ecosistemas.

Código 7. Esperar lo inesperable.

Aun cuando no exista influencia externa que cause lo inesperado, buscar los resultados

paradójicos o extraños: agregar capacidad disminuye la productividad.

Código 8. Decir siempre la verdad.

La información oportuna, clara, precisa y veraz es la fibra de los sistemas adaptativos auto-

organizados.


Código 9. Incrementar la comunicación.

Si se requiere cambiar, todos los componentes del sistema deben saberlo.

Código 10. Escuchar activamente, ávidamente.

Se requiere escuchar al entorno y a los componentes del sistema, con el fin de obtener

información vital para realizar el cambio.

Código 11. Notar la realimentación que tiene el sistema.

Notar que tipo de realimentación tiene el sistema y cómo lo obtiene.

Código 12. Notar cómo el sistema se anticipa al futuro.

Recordar que un sistema estudia su pasado para prever el futuro.

Código 13. Aumentar la visión del entorno.

Ir más allá de la “inteligencia competitiva” (el arte de observar lo que los demás sistemas

hacen).

Código 14. No depender demasiado de las predicciones.

Las predicciones son una parte importante de la visión del entorno, pero pueden ser

rápidamente modificadas por falta de información, suposiciones falsas, y surgimiento de

nuevos factores fuera del rango de la predicción. Recordar que nadie puede predecir el

futuro.

Código 15. Trazar una visión del futuro que funcione.

No se puede prever el futuro, pero se puede trazar un futuro que sea atractivo y posible.

Código 16. Confeccionar lo que se está haciendo.

Permanecer tan cercano a la acción como sea posible con el fin de adaptar las nuevas ideas

al sistema.

Código 17. Observar el comportamiento, antes que la estructura.

Qué hace el sistema y cómo lo hace es más importante que cómo está estructurado.

Código 18. Evitar el síndrome del “hermano mayor”.


Frecuentemente, cuando existe un cambio difícil de llevar a cabo, se observa lo que los

otros hicieron, lo cual no siempre es factible de llevar a cabo en la situación de cambio que

se está viviendo.

Código 19. Utilizar lo que se tiene.

¿Qué se podemos hacer en este nivel? ¿Con qué se cuenta? ¿Qué recursos se tienen? ¿Qué

tan rápido y fácil se puede obtener recursos? ¿Quién o qué puede ayudar?

Código 20. Encontrar los ciclos de realimentación.

Los sistemas son ricos en ciclos de realimentación positiva y negativa.

Código 21. Esperar de cada componente lo que realiza mejor.

Proporcionar la información necesaria para realizar su tarea.

Código 22. No penalizar los errores.

Perdonar las culpas y emprender acciones correctivas, penalizarlas no enseña nada nuevo.

Código 23. Hacer del sistema un organismo que aprende.

De otra forma el sistema se vuelve rígido. El aprendizaje es el objetivo central de los

sistemas.

Código 24. Dejar que los componentes descubran que funciona y que no funciona.

Llevar a cabo recopilación continua de la información que obtienen y estudiarla.

Código 25. Cambiar, como última opción, a los componentes líderes y sus seguidores.

Las “manzanas podridas” deben ser removidas, o aisladas si no se pueden remover.

Código 26. Delegar las decisiones.

Poner el poder de las decisiones acerca de cada proceso: en las manos de la componente

que ejecuta ese proceso.

Código 27. Dejar que el entorno o los demás componentes del sistema tomen las

decisiones respectivas.

Importar información, exportar control.

Código 28. Aumentar la cohesión y disminuir el acoplamiento del sistema.


Recordar que la independencia funcional trae consigo poder afrontar el cambio.

Código 29. Compartir las fuentes de recursos externos, no beneficios. Compartir

calidad, no tamaño.

Tamaño y beneficios surgen de la calidad y la compartición de los recursos externos.

Código 30. Hacer lo que se sabe hacer.

Construir el cambio sobre las competencias que se conocen.

Código 31. No observar a los demás sistemas como realizan el cambio, observar cómo

lo realiza el sistema en cuestión.

En lugar de invertir tiempo en observar a los sistemas competidores, o subordinados, o

proveedores es mejor invertir tiempo en observar el comportamiento del sistema

lateralmente.

Código 32. Incrementar la velocidad.

Reducir los ciclos de trabajo.

Código 33. Estar preparado para el cambio.

Cuando el cambio ocurre es porque es necesario y no puede esperar.

Código 34. Dejar llevarse por el cambio.

Cualquiera que sea éste, utilizar las habilidades y experiencia.

Código 35. Ser precavido.

Observar, escuchar y sentir hace la diferencia.


RRREEEFFFEEERRREEENNNCCCIIIAAASSS BBBIIIBBBLLLIIIOOOGGGRRRÁÁÁFFFIIICCCAAASSS

Giuseppe Arcimboldo: The Librarian


Ashby, W.R. Introducción a la cibernética. Ediciones Nueva Visión, Buenos Aires, 1977.

Barker, J.A. Paradigmas, el negocio de descubrir el futuro. McGraw-Hill. México, 1995.

Basil, D.C. y C.W. Cook. Administración del cambio. Editorial Diana. México, 1979.

Blanco Encinosa, L.J. y I. R. Gutsztat Gutsztat. Sistemas informáticos. Tomo I. Ministerio

de Educación Superior (Cuba) e Instituto Politécnico Nacional (México). México,

1997.

Brody, R. Problem solving: Concepts and methods for community organizations. Human

Sciences Press, Inc. New York, 1982.

Bunge, M. La metafísica, epistemología y metodología de los niveles. En L. L. White, A.

G. Wilson y D. Wilson: las estructuras jerárquicas. Editorial Alianza Universidad.

Madrid, 1973. pp. 33-46.

Clarke, L. The essence of change. Prentice-Hall Europe. Great Britain, 1994.

Clarke, T. y S. Clegg. Changing paradigms. Harper Collins Business. Great Britain, 2000.

Conger, S. The new software engineering. Wadsworth Publisibg Company. California,

1994.

Cruz, J. Cómo romper paradigmas y provocar el cambio. Editorial Orión. México, 1996.

Curtis, G. Business information systems: analysis, design and practice. Second edition.

Addison-Wesley. United Kingdom, 1995.

De Miguel Fernández, E. Introducción a la gestión (management) I. 8ª edición. Servicio de

Publicaciones, Universidad Politécnica de Valencia. España, 1993.

De Rosnay, J. The macroscope, a new world scientific system. Web edition, Principia

Cibernetica Web Project. pespmcl.vub.ac.be. Consultada en enero de 2000.

Domínguez Torres, J. A. Teoría espectral de las ecuaciones de elasticidad. Tesis de

Maestría en Ciencias (Física), Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma

de México. México, 1989.

Domínguez Torres, J. A. Modelos curriculares de posgrado en informática/computación.

Revista Soluciones Avanzadas, junio de 1999, pp. 50-56.


Flower, J. The change codes. www.well.com/user/bbear/change_codes.html. Consultada en

enero de 2000.

Halliday, D. y R. Resnick. Fundamentals of physics. Revised printing. John Wiley amd

Sons. New York, 1974.

Hay, D. C. The Zachman framework. Essential Startegies, Inc.

www.essentialstrategies.com/publications/methodology/zachman.htm.Consultada en

noviembre de 1998.

Heylighen, F. Principles of systems and cybernetics: an evolutionary perspective.

pespmc1.vub.ac.be Consultada en enero de 2000.

Hersey, P., K. H. Blanchard y E. Johnson. Management of organizational behavior. 7th

edition. Prentice Hall. New Jersey, 1996.

Hewitt, E. y R.E. Hewitt. The Gibbs-Wilbraham phenomenon: an episode in Fourier

analysis. Archive for the history of exact sciences, Volume 21, 1979.

Johnson, R. A., F. E. Kast y J. E. Rosenzweig. Teoría, integración y administración de

sistemas. Editorial LIMUSA, S.A. México, 1980.

Kriegeskorte, W. Arcimboldo. Benedit Taschen Verlag. Germany, 1993.

Kuhn, T. La estructura de las revoluciones científicas. Breviarios del Fondo de Cultura

Económica 213. México, 1999.

Lanczos, C. Discourse on Fourier series. University Mathematical Monograms, Oliver and

Boyd, Ltd., Edinburgh and London, 1966.

Lange, O. Introducción a la economía cibernética. Siglo XXI Editores, S. A. México, 1969.

Malhotra, Y. Role of information technology in managing organizational change and

organizational interdependence. strategis.ic.gc.ca/SSG/mi03314e.html. Consultada

en enero de 2000.

McConnell, S. Code complete, a practical handbook of software construction. Microsoft

Press, McGraw-Hill. Washington, 1993.

http://www.well.com/user/bbear/change_codes.html

http://www.essentialstrategies.com/publications/methodology/zachman.htm


McLeod, R. Management information systems. 7th

edition. Prentice Hall, Inc. New Jersey,

1998.

Mesarovic M. D. y D. Macko. Fundamentos de una teoría científica de los sistemas

jerárquicos. En L. L. White, A. G. Wilson y D. Wilson: las estructuras jerárquicas.

Editorial Alianza Universidad. Madrid, 1973. pp. 47-68.

Miller, F. J. I=0 (Information has no meaning). www.sveiby.com.au/Miller99.htm.

Consultada en julio de 2000.

Nolan R. L. y D. C. Croson. Destrucción creativa, un proceso de seis pasos para

transformar la organización. McGraw-Hill. México, 1996.

Noer, D. El cambio en las organizaciones. Prentice-Hall Hispanoaméricana S.A. México,

1997.

O‟Connor, J. e I. McDermott. Introducción al pensamiento sistémico. Editorial Urano.

España, 1998.

O‟toole, J. El liderazgo del cambio. Prentice-Hall Hispanoaméricana, S. A. México, 1996.

PCW. Principia Cibernetica Web Project. pespmcl.vub.ac.be. Consultada en enero de 2000.

Pfleeger, S. L. Software engineering, theory and practice. Prentice-Hall, Inc. New Jersey,

1998.

Pressman, R. S. Ingeniería de software, un engoque práctio. Cuarta edición. McGraw-Hill.

México, 1998.

Ruble, D. A. Análisis y diseño práctico de sistemas cliente/servidor con GUI. Prentice-Hall

Hispanoamericana, S. A. México, 1997.

Swenson, D. Change drivers. www.css.edu/users/dswenson/web/Chandri.htm. Consultada

en enero de 2000.

Tiwana, A. The knowledge management toolkit. Prentice Hall PTR. New Jersey, 2000.

Van Gigch, J. P. Teoría general de sistemas. Biblioteca de Ciencias de la Administración,

Editorial Trillas. México, 1997.

http://www.sveiby.com.au/Miller99.htm


Whitaker, R. The observer web tutorial. www.informatik.umu.se/~rwhit/Tutorial.html.

Consultada en enero de 2000.

Wiener, N. Cibernética o el control y comunicación en animales y máquinas. Matemas 8.

Segunda edición. Tusquets Editores. Barcelona, 1998.

Yndestead, H. General systems theory. www.hials.no/~hy/sys/system.htm. Consultada en

julio de 2000.

Yourdon, E. y L. L. Constantine. Structured design, fundamentals of a discipline of

computer program and systems design. Prentice-Hall, Inc. New York, 1979.

http://www.informatik.umu.se/~rwhit/Tutorial.html

http://www.hials.no/~hy/sys/system.htm

Cambio y conocimiento en los sistemas

Documents

Transcript of Cambio y conocimiento en los sistemas