Conocimiento organizativo y ciencia de la complejidad

Conocimiento organizativo y ciencia de la complejidad La noción de conocimiento organizativo lleva varias décadas en la literatura de gestión empresarial, si bien con enfoques diversos, entre los cuales merecen ser destacados “La empresa pensante” (The Thinking Comapny de Sims y Gioia, 1986), “La Organización que aprende” (The Learning Organization de Senge, 1990), y “La Organización del Conocimiento” (The Knowing Organization de Choo, 1998). Estas aportaciones se enfocan en el papel central del conocimiento organizativo como un atributo clave para la comprensión de las organizaciones empresariales y se ocupan del estudio de su naturaleza, de su generación, de su difusión y de su papel en la estrategia de la empresa. Por su parte, la emergente ciencia de la complejidad, se complementa de forma idónea con esas líneas de pensamiento, y aporta respuestas a esos interrogantes centrales para la gestión del conocimiento (Nonaka y Takeuchi, 1995) y el aprendizaje organizacional (Argyris y Schon, 1978). Su contribución puede ser decisiva en el avance de estas áreas de investigación, ya que aporta una teoría del conocimiento en los sistemas sociales humanos, conceptuados como sistemas complejos, que son, por definición, organizaciones que aprenden. Por este motivo, vamos a deternos brevemente en una descripción de la ciencia de la complejidad. Ciencia de la Complejidad El concepto de la ciencia tradicional, con las aportaciones esenciales de Newton y de Descartes, parte de una visión mecanicista del universo. Este enfoque permitió un enorme desarrollo científico y grandes descubrimientos basados en el estudio de los atributos y funcionamiento de las partes que componen el todo, conceptuado como una máquina. Sin embargo, en el siglo XX aparecen nuevas ramas de la ciencia que no se enmarcan dentro de la visión mecanicista y reduccionista. Estas incluyen campos de investigación como la inteligencia artificial, las estructuras disipativas, la autopoiesis, la dinámica del caos y la geometría fractal y, más recientemente, la investigación sobre la complejidad, las redes y la autoemergencia de estados ordenados. Estas ciencias de la complejidad están naciendo en campos científicos diversos: física, biología, química, etc., pero es en su perspectiva interdisciplinar donde radica su mayor riqueza. Entre sus proponentes principales destacan varios premios Nobel como Murria Gell-Mann (1994) e ILSA Prigogine (a984). Otros autores a destacar son Stuart Kauffman (1995), John Holland (1995). Dentro del campo específico de la literatura de gestión, Margaret Wheatley (1992) y Ralph Stacey (1992). En definitiva, la ciencia de la complejidad se aproxima a la comprensión de la realidad como un “ecosistema” desde un planteamiento holístico, alejado del reduccionismo y mecanicismo tradicional. Esta enfoque ha sido aprovechad por algunos oportunistas para proponer una superación del método científico y del racionalismo y, de paso, introducir doctrinas esotéricas y “new age”. Sin embargo, cualquier estudioso de la ciencia de la complejidad podrá ver su claro enfoque con el rigor científico, si bien desde prismas novedosos y metodologías innovadoras entre las que dstacan las que emergen de la simulación computacional. El conjunto de ciencias de la complejidad converge en el estudio de sistemas que presentan dinámicas no lineales y propiedades emergentes, siendo uno de sus aspectos centrales la comprensión de los Sistemas Complejos Adaptativos (SCA) Sistemas Complejos Adaptativos Un Sistema Complejo Adaptativo es un sistema dinámico, masivamente interrelacionado, que presenta una tendencia a la auto-organización y responde contextualmente a su entorno. Como sistema complejo es diverso y formado por multitud de agentes independientes e interdependientes, y como adaptativo, es capaz de modificarse y de aprender de la experiencia (Begun et al., 2003) Otros autores prefieren la noción de Sistemas Complejos Evolutivos, destacando la propiedad de co-evolución del sistema con su entorno (Mitleton-Kelly, 2003). Ya se hable de adaptación o de co-evolución respecto del entorno, lo que nos enseña la teoría de la complejidad es que ese entorno no existe como tal, sino como un conjunto de otros sistemas complejos con los cuales interactuamos. Así, sistemas tan diversos como los ecosistemas y los mercados de valores han sido interpretados como Sistemas Complejos Adaptativos; con las organizaciones humanas ha ocurrido lo mismo. De hecho las organizaciones empresariales nos proporcionan uno de los mejores ejemplos. La cuestión es que los SCAs comparten una serie de propieades que facilitan la comprensión e interpretación de los mismos (Stacey, 1992; Begun, 1994; Stacey, 1999; Dooley, 2002) que, de forma sintética son las siguientes: Conectividad Las relaciones entre los componentes del sistema son esenciales para la comprensión del mismo. El comportamiento del sistema emerge de la interacción de sus componentes, los cuales, en terminología de ciencia de la complejidad, se denominan agentes. Estos agentes son procesadores de información. En las organizaciones empresariales es fácil identificar a los recursos humanos como agentes, pero también hay que incluir a todos aquellos elementos que procesan información y pueden reaccionar ante cambios en la misma. Un atributo esencial de los agentes es su diversidad, si todos los agentes funcionasen del mismo modo, no habría margen para el cambio ni para la innovación. Asimismo, los agentes reaccionan ante su entorno, ante información local y no disponen de una comprensión global del sistema. De hecho, si un agente reaccionase ante lo que sucede en el sistema en su conjunto, toda la complejidad estaría reducida a dicho agente. Auto-organización Los sistemas complejos presentan una tendencia a la auto-organización. Esta auto-organización se conceptúa como la emergencia espontánea de nuevas estructuras y nuevas formas de comportamiento en sistemas abiertos. Todos los sistema vivos presentan auto-organización, las bandadas de pájaros y los bancos de peces y los enjambres de abejas presentan comportamientos sorprendentes. El orden en los sistemas complejos emerge de sus características inherentes, resultado global de múltiples interacciones no lineales. Existencia de atractores Los atractores se definen en física como estructuras profundamente codificadas que mantienen el orden oculto que existe dentro de los sistemas caóticos. En la literatura de gestión, diversos autores han visto en estos atractores la clave para entender el comportamiento organizativo, por ejemplo, el seguimiento de líderes naturales (al margen de su posición jerárquica) ha sido interpretado como un atractor. Emergencia Esta propiedad explica que de la interacción de las partes se deriven resultados impredecibles a partir de las características de los agentes implicados. La emergencia ha servido para explicar la generación de ideas innovadoras y el aprendizaje organizacional. Por ejemplo, de la actuación de grupos de trabajo pueden derivarse ideas innovadoras que no estaban directamente presentes en el conocimiento de los miembros del grupo. Falta de linealidad La teoría de la complejidad presta especial atención a tres tipos de fenómenos: la existencia de umbrales de masa crítica, a las circunstancias en las que pequeños cambios provocan grandes efectos, y a aquellos casos en los que de la interacción de las partes se derivan resultados múltiples, inesperados y no lineales. Memoria Los sistemas complejos no son ahistóricos. Tienen memoria y su historial es relevante e influyente en sus pautas de comportamiento, aunque no lo haga de forma determinista. Adaptabilidad y co-evolución Los sistemas complejos se reorganizan en base a la interacción con el entorno. Como en éste, a su vez, actúan diversos sistemas complejos; se produce una realimentación. Estas realimentaciones pueden generar círculos virtuosos (bucles de realimentación autoequilibrante) o viciosos (bucles de realimentación reforzante). El estudio de esas dinámicas es esencial para comprender la adaptación y co-evolución de los sistemas. En definitiva las teorías y modelos sobre los Sistemas Complejos Adaptativos (SCAs) se centran en la interrelación entre el sistema y su “entorno”, así como en su coévolución. Estos planteamientos tienen mucho en común con la tradicional teoría de sistemas, pero aportan una visión ampliada al representar de forma explícita la dimensión temporal y los conceptos que surgen de su consideración. Asimismo, los agentes que integran los SCAs disponen de esquemas interpretativos y conductuales que pueden ser compartidos: valores, creencias, reglas comunes… que conforman la cultura organizacional (Schein, 1992) o pueden ser de naturaleza individual. Implicaciones de la ciencia de la complejidad para el estudio del conocimiento organizativo Las palabras de Escotado (1999) acerca de la ciencia de la complejidad nos permiten iluminar la profunda trascendencia de esta aportación científica para la gestión del conocimiento: “Ninguna transición contemporánea parece comparable en hondura a que la conducta de sistemas humanos y extra-humanos se entiendo a como resultado de flujos de información-conocimiento”. La ciencia de la complejidad nos aporta la teoría más sólida sobre la naturaleza del conocimiento en los sistemas vivos y, particularmente, sobre el modo en que las organizaciones humanas aprenden y el conocimiento evoluciona. Esta teoría propone que el conocimiento organizativo emerge de la interacción mutua de los agentes y de su co-evolución con el entorno. De ese modo, el conocimiento organizacional no está únicamente contenido en los agentes individuales, sino que abarca las conexiones entre los mismos. En otras palabras, sin conectividad e interacción local no podemos hablar de conocimiento organizacional, sino de conocimiento individual. Por ello, el estudio del conocimiento en sistemas complejos y dinámicos nos permite ver que el desarrollo del conocimiento no sigue un patrón único y lineal, sino que emerge y co-evoluciona en procesos diversos y en niveles tanto macro como micro. Eso explica la paradoja de que el conocimiento de la organización visto como un todo es mayor que la suma de los conocimientos individuales de las partes. Así, frente a visiones que enfatizan la opacidad y secretismo, este planteamiento subraya la necesidad de fomentar la comunicación y las redes formales e informales a fin de facilitar la diseminación y creación del conocimiento. Otro apartado central es la emergencia de la innovación. La propia existencia de innovación es ajena al modelo mecanicista. La máquina perfecta hace de forma idónea aquello para lo que ha sido diseñada, cualquier comportamiento emergente y/o innovador es un fallo del sistema. Por el contrario, las propiedades de los SCAs permiten explicar la generación de ideas innovadoras dentro de los mismos. Conclusiones Para los estudiosos de la gestión del conocimiento y del aprendizaje organizacional no es novedoso afirmar que las organizaciones empresariales son complejas. La aportación de la teoría de la complejidad es la interpretación de que esa complejidad surge de la conectividad y diversidad de los agentes que componen la organización y que esas interacciones se manifiestan en flujos de información/conocimiento. Dada la naturaleza, riqueza y variedad de las interacciones que se producen en las organizaciones empresariales, podemos apreciar que las empresas son Sistemas Complejos Adaptativos, los cuales presentan una serie de propiedades que es necesario conocer, interpretar y articular desde el punto de vista de la gestión. Confiamos en que las potencialidades de la teoría de la complejidad para el estudio y comprensión del mundo empresarial no se malogren por un uso abusivo y poco riguroso de la teoría y que, en definitiva, sean útiles en los procesos de generación de valor y conocimiento en las organizaciones empresariales. Fuente: “Conocimiento organizativo y ciencia de la complejidad” por Roberto Nuño Solinis. Revista “aprende RH” nº10, II época, ISSN 1696-3008