El pensamiento sistémico es un sistema adaptativo complejo (CAS)
Por: Derek & Laura Cabrera
Traducido y adaptado por: Jorge Valdés Garciatorres
“El arte de la simplicidad es el rompecabezas de la complejidad.” Douglas Horton
Nuestro post de hoy trata sobre los sistemas adaptativos complejos (CAS), en memoria del matemático y pensador de sistemas inglés John Conway, que falleció el 11 de abril de 2020 a causa de COVID-19. Conway desarrolló el Juego de la Vida de Conway, un autómata celular que animaba sistemas adaptativos complejos para generaciones de personas. RIP
Extracto del libro Systems Thinking Made Simple, Capítulo 2
Volvamos a la idea de que el pensamiento sistémico, en su esencia, postula que los problemas a los que nos enfrentamos – los problemas complejos que más nos gustaría resolver – son, en la mayoría de los casos, atribuibles a la falta de correspondencia entre el funcionamiento de los sistemas del mundo real y la forma en que pensamos que funciona.
Por ejemplo, un problema complejo podría ser el hambre en el mundo, aunque hay suficientes para alimentar al mundo (considerando una dieta de 2,640 kcal/persona/día de disponibilidad de alimentos per cápita), por lo que esta cuestión se puede resolver. La solución requiere una comprensión más profunda de los diversos sistemas que contribuyen al hambre en el mundo, y eso puede ser difícil, pero no es el caso de que tengamos que transgredir las leyes de la física para resolver el problema del hambre en el mundo. La razón por la que no podemos resolver el hambre en el mundo es porque no tenemos un modelo mental que dé cuenta de las cuestiones sociales, económicas, políticas, motivacionales y culturales que dan forma al problema. Algún día desarrollaremos este modelo mental y el hambre en el mundo dejará de ser un problema complejo.
En otras palabras, el pensamiento sistémico consiste en construir modelos mentales que se ajusten mejor a los sistemas del mundo real que los creados con un enfoque de pensamiento no sistémico. El proceso de pensamiento sistémico da lugar a un producto: los modelos mentales. Estos modelos mentales son representaciones, aproximaciones, conjeturas, hipótesis, prejuicios o predicciones sobre el mundo real. Por lo tanto, el pensamiento sistémico debe ser una forma de pensamiento que, de alguna manera, es cualitativamente mejor para ayudarnos a construir nuestros modelos mentales. De lo contrario, no es más que un pensamiento antiguo, con todos sus sesgos y problemas. Los problemas complejos se consideran así por una razón: los sistemas que los provocan son complejos, lo que significa que es más difícil construir modelos mentales y son más difíciles de comprender. Además, el propio pensamiento es un sistema complejo, si no el más complejo conocido por la humanidad. Lo que sabemos de los sistemas complejos es que en su complejidad subyacen reglas simples. Repasemos la lógica básica de la situación:
La teoría de la complejidad nos dice que busquemos las reglas simples que subyacen al comportamiento humano complejo y adaptativo que conocemos como “pensamiento”. Entonces, ¿cuáles son las reglas simples que subyacen tanto a los sistemas complejos que conforman el mundo como a la forma en que pensamos en esos sistemas?
El mayor obstáculo para el pensamiento sistémico v2.0
A medida que hemos ido dando charlas y cursos de formación por todo el mundo a diversas audiencias, hemos descubierto una gran barrera que impide entender el pensamiento sistémico v2.0. Sorprendentemente, no se trata de las reglas simples en sí mismas, que en realidad son notablemente fáciles de entender. Se trata más bien de que muchas personas mantienen la falsa suposición de que debajo de las cosas complejas hay explicaciones complicadas. El modelo mental que necesitan es que debajo de las cosas complejas hay reglas simples.
Hemos descubierto que una vez que la gente entiende que la simplicidad subyace a la complejidad, la comprensión profunda y el éxito en el pensamiento sistémico v2.0 son pan comido. Esto se debe a que entender las reglas simples no es difícil, pero entender cómo funcionan las reglas simples no es posible sin entender la complejidad.
Muchas personas mantienen la falsa suposición de que debajo de las cosas complejas hay explicaciones complicadas. El modelo mental que necesitan es que debajo de las cosas complejas hay reglas simples.
Complicado no es lo mismo que complejo
Durante los últimos 2,500 años, nuestra mentalidad ha sido que debajo de los sistemas complejos hay probablemente capas y capas de subsistemas complicados. Permítanme darles un ejemplo de lo que quiero decir con complejo frente a complicado. Golpee una roca una y otra vez y no cambiará su comportamiento. Cada vez, sigue las mismas leyes de la física. El comportamiento de la roca es complicado pero no complejo; no adapta su comportamiento. No cambia. Ahora prueba el mismo experimento con un perro. Por supuesto, no me refiero a patear literalmente a un perro; es un experimento mental. Patea a un perro y éste retrocede. Dale otra patada y se aleja en círculos. A la tercera patada el perro muerde. El perro es un sistema adaptativo complejo (o CAS), en el sentido de que adapta su comportamiento para desenvolverse mejor en su entorno. En resumen, un sistema complicado como la roca no se adapta, mientras que un sistema complejo como el perro se adapta para sobrevivir en su entorno.
Sistemas Adaptativos Complejos (CAS)
Ahora sabemos que en los sistemas adaptativos complejos subyacen reglas simples. Veamos un vídeo en línea para ilustrar esto, ya que no hay forma de experimentarlo por escrito.
Observa el comportamiento de las bandadas de lo que son millones de estorninos. Fíjate en la rapidez con la que millones de pájaros pasan de moverse todos a la izquierda a moverse todos a la derecha. Es lo que se llama un superorganismo, un grupo de organismos individuales que actúan como un solo organismo. Cuando los científicos empezaron a estudiar este tipo de sistemas, pensaros que debían tener líderes excepcionalmente buenos. Este tipo de sistemas – observados en las ciencias físicas, naturales y sociales en bandadas, bancos de peces, patrones de tráfico, colonias de hormigas y en todo el espectro de la sociedad humana en la naturaleza – desconcertaba a los científicos porque no estaba claro cómo se producía el comportamiento del grupo en ausencia de un líder. Pero, sencillamente, no hay tiempo suficiente para que se produzca la comunicación entre el líder y el seguidor, ni para que la señal se propague. ¿Qué causa entonces este comportamiento?
Resulta que no hay líderes, sólo seguidores. ¿Qué siguen? Siguen reglas sencillas que daban lugar a este comportamiento notable, adaptativo y complejo. Este tipo de sistemas se basan en reglas simples y locales. Iain Couzin, que estudia el comportamiento animal colectivo en la Universidad de Princeton, hizo una simulación para mostrar exactamente qué reglas seguían estas bandadas y encontró sólo tres:
- Regla 1: mantener la distancia x (localmente a los vecinos más cercanos);
- Regla 2: ajustar la dirección (localmente a los vecinos más cercanos); y
- Regla 3: evitar a los depredadores.
En el vídeo se puede ver cómo las reglas simples perturban el sistema cuando los halcones depredadores intentan atrapar a las aves. Los pájaros de la parte inferior de la columna siguen las reglas uno y dos y no tienen ni idea de que la regla tres (evitar a los depredadores) se ha seguido antes.
Figura 2.10: Ejemplo de CAS
Los humanos también lo hacen. La mayor ola humana está formada por 80.000 personas que actúan como un único super organismo sin liderazgo, todos ellos siguiendo una regla sencilla:
- Haz lo que hace la persona que está a tu izquierda:
- Levántate cuando se levante
- Alza las manos cuando él lo haga
- Grita cuando grite
- Siéntate cuando se siente
Simlemente Notable.
Hay una fórmula relativamente sencilla para estos sistemas adaptativos complejos: los agentes autónomos siguen reglas sencillas basadas en lo que ocurre localmente a su alrededor, cuya dinámica colectiva conduce a la aparición del comportamiento complejo que vemos.
Cuando pensamos en sistemas con nuestra antigua mentalidad, pensamos como un comandante de campo encaramado en una colina tratando de diseñar y controlar el comportamiento complejo que queremos que ocurra. Cuando adoptamos una perspectiva de pensamiento sistémico v2.0, pensamos como soldados individuales y confiamos en la dinámica colectiva del sistema para que emerja. Esta dinámica colectiva produce una complejidad emergente (cosas como la adaptabilidad, la robustez, etc.). Las reglas simples son la base de los sistemas complejos. La figura 2.11 muestra las características básicas de los sistemas adaptativos complejos.
Figura 2.11: Características básicas de un sistema adaptativo complejo (CAS)
La simplicidad existe en muchos lugares de nuestra vida cotidiana. El problema es que desconfiamos de ella. No pensamos en la simplicidad como algo bueno. Cuando pensamos en alguien inteligente, pensamos en alguien que habla de forma complicada, no en alguien que mantiene las cosas simples. Cuando nos enfrentamos a problemas complicados, no pensamos que la respuesta sea sencilla. Pero la simplicidad que subyace a la complejidad es real. He aquí algunos ejemplos de cosas complejas que tienen reglas relativamente simples por debajo.
Arco iris de colores: CMYK
La mayoría de nosotros no ha visto nunca a la Mona Lisa, un Picasso, un Van Gogh o un Miguel Ángel. Unos pocos han tenido la suerte de verlos en persona en el Louvre o en otros lugares famosos. Pero la mayoría de nosotros no ha visto nunca el auténtico. Sin embargo, todos conocemos (y podríamos describir) a la Mona Lisa. ¿Cómo? Gracias a cuatro colores: cian, magenta, amarillo y negro, o CMYK. Lo que hace que estos cuatro simples colores sean sorprendentes no es que sean los más bellos; un mundo pintado sólo con estos cuatro colores sería monótono. Lo que los hace especiales es que interactúan juntos de una manera compleja que hace posible una gama infinita de colores.
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Figura 2.12: La simplicidad subyace a la complejidad: Cian, Magenta, Amarillo y Negro
Biodiversidad: ATCG
Del mismo modo, pocos de nosotros nos asombramos al mencionar Adenina, Guanina, Citosina o Timina, o ATCG, las moléculas orgánicas del ADN. Pero sí que nos volvemos locos cuando vemos la hermosa biodiversidad que pueden producir estos cuatro nucleótidos cuando se mezclan y combinan mediante procesos evolutivos. ¿Cómo se puede mirar a una rata topo de nariz estrellada, a un caballito de mar, a una jirafa o a un ornitorrinco y no pensar: la naturaleza es realmente creativa y tiene un sentido del humor increíble?
Charles Darwin, en El origen de las especies, escribió: “a partir de un principio tan simple se han desarrollado, y se están desarrollando, las formas más bellas y maravillosas”. Sólo tenía una idea de lo que más tarde descubriríamos como la mano del ADN, pero su mentalidad era de simplicidad y complejidad. En la base de toda la compleja y adaptativa biodiversidad de la vida está la simplicidad.
Figura 2.13: La simplicidad es la base de la complejidad: ADN
Aprendiendo karate: WAX-ON/WAX-OFF
En una de nuestras escenas favoritas de The Karate Kid, Daniel-san le ha pedido al Sr. Miagi que le enseñe karate y todo lo que parece estar haciendo es trabajo duro y tareas domésticas alrededor de la propiedad del Sr. Miagi. Daniel-san está enojado y ya ha tenido suficiente y va a dejarlo, pero en lugar de eso está a punto de que su mente se vuele a su alrededor. En el transcurso de este conflicto con el Sr. Miagi, se da cuenta de que le han enseñado cuatro movimientos simples que son la base de todos los golpes, patadas y bloqueos que componen el karate. El Sr. Miagi no sólo es un maestro de karate, sino también un maestro consumado. Sabe que para conseguir el resultado que Daniel-san desea, su alumno tendrá que ser capaz de adaptarse al imprevisible futuro del acoso, las peleas y la competencia deportiva. Para prepararle para un futuro tan imprevisible, en lugar de enseñarle una lista de movimientos, el Sr. Miagi se centra en los sencillos fundamentos subyacentes que pueden combinarse y recombinarse: encerar y quitar la cera, pintar la valla, de lado a lado, y lijar el suelo. Estas cuatro sencillas reglas se combinan de infinitas maneras para desarrollar a Daniel-san como un karateka adaptable, robusto y resistente.
Figura 2.14: La simplicidad es la base de la complejidad: Wax on – wax off
Construcciones infinitas: LADRILLOS LEGO MODULARES
Ole Kirk Christiansen, un carpintero, fundó Lego en 1932. Por aquel entonces, estaba sin trabajo a causa de la Depresión y decidió construir juguetes de madera en Dinamarca. En 1947, Ole consiguió muestras de un ladrillo de plástico inventado y patentado (“ladrillos de construcción de cierre automático”) por el Sr. Hilary “Harry” Fisher Page en Gran Bretaña, y comenzó a crear los ladrillos de cierre automático que hoy conocemos como ladrillos Lego, nombre que se originó en 1953. La patente de Lego de 1958 (#3005282) dice: “el objeto principal de la invención es proporcionar una gran variedad de combinaciones de los ladrillos para hacer estructuras de juguete de muchos tipos y formas diferentes”. Y esa es la magia de Lego: una gran variedad a partir de la simplicidad. Se podía construir cualquier cosa imaginable. Todos los niños podían dar rienda suelta a su creatividad en el mundo con bloques simples, modulares y relacionales. Hoy Lego, con sede en Billund (Dinamarca), es la sexta empresa de juguetes del mundo, con más de 5.000 colaboradores y unos ingresos de 7.800 millones de coronas danesas. La sencillez puede ser lucrativa.
Figura 2.15: La simplicidad es la base de la complejidad: Bloques de construcción simples
Ajedrez: PIEZAS Y MOVIMIENTOS
Con sólo 6 piezas únicas (dieciséis en total por bando) y un conjunto simple de reglas locales, quizá nada capture mejor el paradigma de la complejidad-simplicidad que el ajedrez. Es venerado como un juego complejo, que nos hace otorgar a los grandes maestros el título de genios, y sin embargo es un juego que un niño puede aprender a jugar a una edad temprana. Construido sobre agentes autónomos que siguen reglas locales sencillas, el potencial de complejidad del ajedrez es inmenso.
Las jugadas aparentemente sencillas del ajedrez se combinan en asombrosas posibilidades matemáticas. Por ejemplo, hay 318.000 millones de formas posibles de realizar las cuatro primeras jugadas. Hay 1,7 x 1029 posibilidades para las 10 primeras jugadas. La partida de ajedrez más larga teóricamente posible incluye 5.949 movimientos. La partida de ajedrez más larga terminó en tablas tras 269 movimientos y 20 horas y 15 minutos de juego.
Un gran maestro de ajedrez entiende las reglas simples que se combinan en numerosas posibilidades en el juego del ajedrez. El sensei de karate entiende los movimientos fundamentales que se combinan para producir todos los movimientos de karate. El pensador de sistemas no es tan diferente. Las cualidades, la disposición y las habilidades que conforman a un pensador de sistemas se basan en una comprensión profunda de un conjunto de reglas simples. En el próximo capítulo, verás que – como las bandadas de pájaros, la biodiversidad, los sensei de karate o los grandes maestros – todo el pensamiento sistémico se basa en reglas simples.
El pensamiento sistémico es una propiedad emergente compleja con cuatro reglas simples
Con todos estos sistemas como ejemplo, no debería ser difícil imaginar que algo tan adaptativo y complejo como el pensamiento sistémico también podría basarse en reglas simples. El pensamiento sistémico no es un proceso sino un resultado: es un fin, no un medio. En otras palabras, cuando nos preguntamos cómo podemos convertirnos en mejores pensadores sistémicos, es importante darse cuenta de que el pensamiento sistémico es una propiedad emergente. El pensamiento sistémico en sí mismo es un sistema adaptativo complejo (CAS). Si nos centramos en lo que es el pensamiento sistémico, tendremos pocas esperanzas de conseguirlo. En su lugar, debemos centrarnos en las reglas y los agentes simples que dan lugar al pensamiento sistémico. La figura 2.17 ilustra la idea básica que subyace en todos los sistemas complejos: que las reglas simples y los agentes conducen al comportamiento colectivo y a la emergencia. Si el pensamiento sistémico es una propiedad emergente, entonces los que aspiran a ser mejores pensadores sistémicos deben centrar sus esfuerzos donde tienen influencia: ejecutando las reglas simples.
Figura 2.17: Dónde deben centrar sus esfuerzos los pensadores de sistemas
Más de dos décadas de investigación sirvieron para descubrir que hay cuatro reglas simples que subyacen al pensamiento sistémico y que se conocen con el acrónimo “DSRP”:”
Regla de las distinciones: Cualquier idea o cosa puede distinguirse de las demás ideas o cosas con las que está;
Regla de los sistemas: Cualquier idea o cosa puede dividirse en partes o agruparse en un todo;
Regla de las relaciones: Cualquier idea o cosa puede relacionarse con otras cosas o ideas; y
Regla de las perspectivas: Cualquier cosa o idea puede ser el punto o la vista de una perspectiva.
Una de las ideas más importantes de DSRP es que representa cuatro funciones cognitivas que hay que tener para formar ideas. Si tu cerebro fuera incapaz de cualquiera de ellas, tendría dificultades para pensar incluso en las cosas más básicas.
Figura 2.18: La simplicidad es la base de la complejidad: DSRP
Estas cuatro reglas no funcionan de forma aislada, sino en paralelo. Una cosa o idea puede ser simultáneamente una cosa distinta, una perspectiva, una parte de un todo mayor y una relación.
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Derek Cabrera (Doctorado, Cornell) es un científico de sistemas internacionalmente conocido y forma parte del cuerpo docente de la Universidad de Cornell, donde enseña pensamiento sistémico, liderazgo sistémico y mapeo de sistemas, y es Director del Programa de Certificación de Posgrado en Pensamiento, Modelado y Liderazgo de Sistemas (STML). Es científico senior en Cabrera Research Lab.
Laura Cabrera (B.S., M.P.A, & PhD, Cornell) actualmente enseña Pensamiento y Modelado de Sistemas y Liderazgo de Sistemas en la Universidad de Cornell en el Instituto de Asuntos Políticos. También es investigadora principal en el Cabrera Research Lab. Durante la última década, Cabrera ha aplicado su experiencia en métodos de investigación y en investigación traslacional para aumentar la comprensión pública, la aplicación práctica y la difusión de sofisticados modelos de ciencia de sistemas y de pensamiento sistémico.
Jorge Valdés Garciatorres (MDO, PMP), Por los últimos 15 años, ha sido consultor en desarrollo organizacional e instructor en diversos temas aplicados a negocios como pensamiento sistémico, dirección de proyectos, innovación, filosofía ágil, desarrollo personal entre otros, ha participado como catedrático en la Universidad de la Rioja. Traduce y escribe frecuentemente en diversos blogs.
