Este es el primer artículo de una serie sobre la complejidad, un tema que me lleva fascinando años y que es inabarcable y profundo. Mi interés viene de que tras unos conceptos que pueden parecer abstractos, veo unos de los conocimientos más prácticos y valiosos para conocer el mundo que nos rodea. Espero que tú lo disfrutes como yo y que tengas algo de paciencia, el artículo de hoy contiene mucha información teórica. Pero es necesaria para entender y aprovechar a fondo los siguientes de la serie que serán mucho más prácticos. He utilizado muchos ejemplos para que se haga más ameno y sencillo, ¡a por ello!
Breve historia de la complejidad
Las ciencias de la complejidad nacen a partir de los años 50 del siglo XX. Tienen su origen en la dinámica de sistemas, la cibernética y la teoría general de sistemas. En los 70 la teoría de los sistemas complejos nace como respuesta a las limitaciones de la ciencia más reduccionista que no es eficaz al enfrentarse a sistemas complejos como el clima, el tráfico o la bolsa. Laplace proclama en 1814 que todo es capaz de predecirse a partir de las leyes de Newton, incluso el comportamiento humano, pero en el siglo XX la ciencia se da de bruces con la realidad, el mundo está lleno de sistemas caóticos muy dependientes de las condiciones iniciales ante los que el paradigma científico del momento no es capaz de dar solución.
La complejidad no es una ciencia como puede ser la geología o la física, más bien podemos considerarla un nuevo marco teórico al que poco a poco se han ido acercando otras ciencias donde los sistemas complejos son omnipresentes como la biología, la ecología y la sociología. Este marco teórico abarca multitud de disciplinas y teorías como la teoría del caos, la teoría de redes, la dinámica de sistemas y la teoría de juegos. El desarrollo de estas disciplinas ha proporcionado al resto de las ciencias herramientas para entender mejor la complejidad.
Así que, gracias a los pioneros de los sistemas y la complejidad, tenemos una caja de herramientas que es útil para científicos y, lo más interesante para nosotros, es tremendamente útil para cualquier persona que quiera conocer cómo funciona el mundo en realidad.
¿Qué es un sistema complejo?
Empecemos por entender lo que es un sistema simple. Es aquel cuyo comportamiento puedo predecir con gran exactitud. ¿Recuerdas los ejercicios que hacíamos en física en el instituto? Que si polea por aquí, que si plano inclinado por allá, que si una bola de cañón que lanzo con tantos newtons de fuerza… Para resolver esos ejercicios usábamos la leyes de Newton sobre sistemas simples y podíamos predecir fácilmente su comportamiento. Estos sistemas tienen en común que están formados por pocos elementos y la variabilidad de su comportamiento es muy limitada. Gracias a las leyes de Newton los ingenieros construyen puentes y lanzan cohetes al espacio.
Lo triste es que de poco nos sirve la física clásica para la mayoría de situaciones a las que nos enfrentamos habitualmente. La gestión de organizaciones, la predicción de cómo va a evolucionar un mercado, el comportamiento de un ecosistema al intervenir en él, la formación de guetos en las ciudades, la gestión de grandes proyectos, la aplicación de políticas sociales para ayudar a los más desfavorecidos… Todas estas situaciones tienen en común que involucran a sistemas complejos, que son sistemas de muchos componentes que interactúan entre sí. Cuantos más componentes y mayor sea la variedad de sus comportamientos, mayor será su complejidad.
Tres ejemplos de sistemas complejos
Veamos algunos ejemplos para entenderlo mejor.
La colonia de hormigas. El comportamiento de una sola hormiga es muy simple pero una colonia de hormigas es capaz de comportamientos complejos como construir nidos, buscar comida, criar «ganado» de pulgones, guerrear con otras colonias y enterrar a sus muertos. Todo ello a pesar de que ninguna hormiga tiene el impulso o el conocimiento para emprender esas tareas por sí sola. Estos comportamientos colectivos que surgen inesperadamente se denominan comportamientos «emergentes» y, como veremos luego, es una de las características más importantes de los sistemas complejos.
Una charca. En ella encontramos muchos y muy variados agentes: ranas, microbios, lagartijas, peces, algas, plantas, etc. La charca como ecosistema no puede ser explicada analizando por separado cada especie y su entorno. Nos acercaremos a su comprensión viendo las relaciones entre sus componentes: competición por las parejas y el alimento, la búsqueda de la luz por parte de las plantas, la simbiosis entre protozoos y algas, etc. El ecosistema está vivo y evoluciona, los agentes lo van moldeando y él modela a los agentes. La autorregulación y la evolución son otras de las características de muchos sistemas complejos. Podemos aprender mucho del mundo observando una charca.
Una empresa es un sistema complejo, más complejo cuanto mayor sean los miembros de la organización y su capacidad de interacción. Las empresas evolucionan para adaptarse al medio a través de la competición con otras empresa y de la colaboración entre los equipos de la propia empresa. La mayor parte de los comportamientos de una compañía no pueden explicarse analizando a sus agentes por separado.
Características de los sistemas complejos
La mayoría de los sistemas complejos comparten una serie de características. Conocerlas nos ayudará a comprender mucho mejor el mundo que nos rodea.
Auto-organización
Todos los sistemas complejos tienen la capacidad de auto-organizarse y adaptarse sin necesidad de un diseñador, de una mente pensante. Para que un sistema no colapse requiere de un cierto orden y organización, pero demasiada lo vuelve rígido. Por su parte, el desorden añade variabilidad y le da la posibilidad de probar cosas nuevas, de aprender, aunque también reduce su eficiencia. Algunas de esas pruebas tendrán éxito y el sistema incorporará los cambios, como ves, esto no es otra cosa que adaptación evolutiva. Aprendizaje basado en prueba y error.
En un ser vivo el proceso de replicación del ADN mantiene el orden del sistema y asegura cierta continuidad ya que comete muy pocos errores, pero esos pocos errores, también llamados mutaciones, son los que permiten a los seres vivos evolucionar a través de las generaciones y adaptarse a los cambios de su medio.
La adaptación de un sistema surge como consecuencia de procesos competitivos y colaborativos. Lo vemos en la economía. Dentro de las empresas las personas colaboran entre sí para, a su vez, competir con las de otras empresas de su sector. De la competencia emerge la destrucción de algunos agentes (quiebras) y el surgimiento de otros (los empleados de esas empresas crean nuevas empresas o van a trabajar a otras). Este dinamismo es una de las características de los sistemas complejos que a veces se pasa por alto.
La mano invisible de Adam Smith es un mecanismo de autorregulación de la economía que moldea el sistema mediante la oferta y la demanda. La economía planificada de los países comunistas ha fallado una y otra vez porque pretende gestionar un sistema complejo de forma centralizada. La complejidad de una economía es inabarcable para un grupo de expertos.
Recurrencia y retroalimentación
En los sistemas complejos existen niveles de complejidad también llamadas jerarquías. Así, un conjunto de átomos forman una molécula, un conjunto de moléculas forman una célula, un conjunto de células forman un órgano, un conjunto de órganos un ser humano… Lo interesante de esta relación jerárquica es que hay una influencia bidireccional entre los distintos niveles. El comportamiento de los órganos influyen en el ser humano (una indigestión nos hace ir al baño), pero el ser humano también influye sobre el órgano (el humano decide comer arroz hervido y eso mejora la situación del órgano). Esto a su vez hace que el humano se sienta mejor. En la dinámica de sistemas a esto se le llama retroalimentación y está en todas partes.
Veamos un ejemplo de retroalimentación que sucede en una charca. El proceso reproductivo hace que cuantas más ranas haya ahora, más ranas habrá en el futuro. El número de ranas crece exponencialmente por este bucle de retroalimentación positiva. En cierto momento, el gran número de ranas hará que el alimento en la charca sea insuficiente y la población volverá a reducirse. A esto se le llama bucle de retroalimentación negativo o de compensación. No te preocupes por estos tecnicismos porque en próximos artículos los veremos en profundidad. De momento quédate con que existen y que son muy básicos para entender el comportamiento de los sistemas complejos.
Emergencia
Un proceso emergente crea un nuevo nivel de complejidad a partir de las relaciones de sus componentes.
Como hemos visto con las hormigas, los sistemas complejos se caracterizan porque en ellos surgen comportamientos que no podríamos haber predicho a partir del análisis de sus partes. El fenómeno de la emergencia es una de las razones por las que los sistemas complejos son difícilmente predecibles. Por ejemplo, la conciencia humana emerge como resultado de los trillones de relaciones que hay entre las neuronas del cerebro, las ciudades son resultado de interacciones de miles de personas y las bandadas emergen de pájaros que vuelan juntos basándose en unas reglas concretas de comportamiento. Lo fascinante de los procesos emergentes es que a menudo suceden a partir de unas pocas reglas. Se cree que las bandadas de aves emergen porque cada una de ellas sigue 3 reglas básicas:
- No puede alejarse mucho de las demás
- Tiende a alinearse con sus vecinas
- Cada pájaro gravita hacia el centro de masa del grupo
No linealidad
Los sistemas responden de formas diferentes en distintos momentos y contextos. Además, Un cambio en una parte del sistema no tiene por qué provocar un efecto proporcional en otra. El clima es un buen ejemplo de no linealidad. Una pequeña perturbación en un lugar puede provocar una gran perturbación tiempo después a miles de kilómetros de distancia. Esto lo descubrió Konrad Lorenz cuando hacía cálculos meteorológicos y comprobó que cuando usaba una precisión de 3 decimales en sus cálculos en vez de 6, los cambios en sus predicciones a 2 meses vista eran enormes.
La distribución de la riqueza, la propagación de los incendios y el crecimiento de las startups, todos ellos son fenómenos no lineales que obedecen a las «leyes» de la complejidad. El punto crítico o tipping point es un concepto importante aquí. Malcom Gladwell le dedicó un libro entero. El punto crítico se encuentra en algunos sistemas donde todo discurre con normalidad hasta que se desencadena un cambio repentino. Los científicos del Instituto Politécnico Rensselaer descubrieron a través de una simulación que cuando un creencia inquebrantable llega al 10 por ciento de la población, dicha creencia será adoptada por la mayoría de la sociedad (estudio). Por ejemplo, un partido político podría permanecer décadas con un pequeño porcentaje de votos y no pasar de ahí, pero si de repente supera un punto crítico (digamos que el 10% de los votos), podría crecer en poco tiempo de forma desproporcionada.
Funcionamiento en red
Los sistemas complejos están formados por redes de agentes que interactúan entre sí. Cuanto mayor es el número de nodos, mayor es la complejidad. Este crecimiento es exponencial, el número de relaciones crece más rápido que sus nodos. Es decir, una empresa de 4 trabajadores no es el doble de compleja que una de 2 sino 6 veces mayor.
En un sistema en red los agentes se comunican y toman decisiones sin necesidad de una jerarquía rígida. Los grupos terroristas son tan difíciles de eliminar porque funcionan como redes, cada célula tiene autonomía y es capaz de adaptarse fácilmente al medio.
No determinista
En un sistema complejo no podemos deducir los efectos a partir de las causas. La emergencia y la no linealidad los hacen impredecibles. Podemos usar modelos para entender los patrones de comportamiento del sistema, pero no para hacer predicciones precisas. Es imposible predecir a ciencia cierta el efecto de un medicamento en una persona (sistema complejo) pero podemos conocer el efecto promedio sobre una población gracias a un análisis histórico.
Dependientes de la historia
La historia de un sistema complejo es irreversible. No podemos ir hacia atrás en el mismo. No podemos convertir a una persona en un embrión ni podemos transformar una empresa para que vuelva a ser la que era en su década dorada. Además, solo podemos comprender el sistema conociendo su historia. Esto lo vemos perfectamente cuando estudiamos la situación geopolítica de Israel y Palestina. Simplemente no podemos comprenderla sin conocer su pasado.
¿Por qué necesito empezar a pensar en sistemas complejos?
Una visión reduccionista del mundo es una visión poco adaptativa porque se aleja mucho de la realidad. Pensar que un problema dentro de un equipo de trabajo se soluciona despidiendo o contratando a un trabajador es una visión simplista y, a menudo errónea. Pretender que podemos intervenir en la economía y que conseguiremos los resultados deseados sin efectos secundarios es estar muy alejado de la realidad. Tendemos a infravalorar la complejidad de los sistemas, centrándonos demasiado en aquello que nos preocupa (visión túnel).
Pensar en el mundo que nos rodea como un enorme sistema complejo formado a su vez de muchos otros sistemas complejos interrelacionados y actuar teniendo en cuenta nuestro conocimiento de cómo funcionan es mucho más inteligente y adaptativo. Para ello lo primero que debemos hacer es aceptar la complejidad y la incertidumbre aunque nuestros instintos busquen la simplicidad.
Lo siguiente es empezar a ver el mundo como un sistema de sistemas e interiorizar las características comunes que la mayor parte de ellos comparten. De repente ya no habrá soluciones obvias ni causas-efecto seguras y eso puede resultar incómodo. Ya no podrás echar la culpa a Pedro o a María de un problema sino que muchos de los “problemas” que verás serán sistémicos, no habrá una sola causa, sino múltiples, no será tan sencillo. Pensar así va en contra de nuestra naturaleza, y por eso es tan complicado, pero también por eso es tan valioso. Poca gente ve el mundo de esta manera, y por eso tomamos tantas decisiones erróneas cuando intentamos cambiar organizaciones, ecosistemas y personas.
Cuando te conviertas en un pensador sistémico, comprenderás que no puedes predecir el tiempo de un proyecto de desarrollo complejo. No porque no seas un buen planificador, simplemente es que no es posible predecir el discurrir de un sistema complejo más allá del corto plazo. A día de hoy, todavía los meteorólogos son incapaces de predecir con cierta precisión el tiempo más allá de unos pocos días vista.
Como pensador sistémico sabrás que hacer predicciones de ese tipo es una pérdida de tiempo y es mejor dedicar ese tiempo a prepararte para los imprevistos. También podrás evitar muchos errores de intervención en tu equipo o tu empresa porque serás consciente que hay más formas de romper un sistema que de mejorarlo. Y cuando decidas mejorarlo, sabrás identificar los patrones emergentes de los sistemas e intentar anticiparte a las posibles consecuencias negativas de tus medidas.
Para movernos en un mundo complejo debemos abrazar la incertidumbre y la ambigüedad. Como dijo Einstein:
“Haz las cosas tan simples como sean posibles pero no más”.
Llévalo a la práctica
Durante la próxima semana dedica un rato a pensar en los sistemas complejos que te rodean e identifica comportamientos emergentes, auto-organización, evolución, lo linealidad, retroalimentación…
Recuerda que no hay aprendizaje sin práctica 😉
Si no estás suscrito, hazlo para que pueda avisarte del próximo artículo en el que entraremos de lleno en la parte más práctica de los sistemas complejos.
Siguientes artículos de la serie
Más sobre sistemas complejos en el artículo El arduo camino hacia el pensamiento complejo
Me gustò mucho. Los sistemas complejos__definitivanente, son complejos, pero me encantò.