CAPITOLUL I
ÎNTREPRINDEREA CA SISTEM ADAPTIV COMPLEX
Obiectul de studiu al ciberneticii actuale este
reprezentat de sistemul adaptiv complex (în engleză
Complex Adaptiv System sau, prescurtat, CAS). În ultimii 20
de ani, studiul CAS a atras o serie de oameni de ştiinţă
celebri, incluzând câţiva laureaţi ai premiilor Nobel, printre
care Murray Gell-Man, Phillip Anderson, Keyneth Arrow, Ilya
Prigogine, Thomas Schelling ş.a., provenind din diferite
domenii ştiinţifice, cum ar fi: fizica, chimia, economia,
matematica, ingineria, ştiinţele calculatoarelor etc.
Paşii care au condus la Ştiinţele Complexităţii şi la
formarea legăturilor acestora cu Cibernetica, în particular cu
Cibernetica de ordinul trei, sunt deja cunoscuţi.
În continuare, vom încerca să dăm răspunsuri la câteva
întrebări esenţiale, cum ar fi: Ce este un CAS? Cum apare el
în economie? Ce metode pot fi utilizate pentru a studia un
CAS? Ce implicaţii are CAS asupra ciberneticii şi aplicaţiilor
acesteia în economie? Care sunt avantajele şi dezavantajele
utilizării paradigmei CAS şi metodelor legate de aceasta
pentru cunoaştere în general, şi cunoaşterea întreprinderii în
particular?
Toate aceste întrebări le vom aborda cu intenţia
declarată de a demonstra că putem transforma cadrul
1
teoretic al studierii CAS într-un arsenal de tehnici şi metode
cu ajutorul cărora diferitele CAS existente în economie, dar
în special întreprinderile, să poată fi înţelese şi, mai ales, să
poată fi transformate atunci când acest lucru este necesar.
Întreprinderea reprezintă cel mai dinamic sistem
economic, ea evoluând conform unei anumite traiectorii,
denumită cicul de viaţă, din momentul apariţiei şi până când
dispare prin faliment sau prin autodizolvare, fuziune,
divizare, transformare sau prin alte modalităţi. În cursul
ciclului său de viaţă, o întreprindere trece prin diferite forme
care, de regulă, sunt mai performante decât cele
precedente, iar toate întreprinderile în ansamblul lor, devin
mai performante pe măsură ce o economie se dezvoltă.
Această dinamică care are loc la nivelul tuturor economiilor
naţionale are efecte extraordinar de importante asupra
întregii societăţi, a tehnologiei, a populaţiei şi a sistemului
politic în general. De aceea, cunoaşterea legităţilor de
evoluţie care stau la baza întreprinderilor este foarte
importantă pentru toate celelalte sisteme economice,
tehnologice şi sociale. Cibernetica şi ştiinţele complexităţii
oferă metode şi modele dintre cele mai bune pentru a putea
explica procesele şi fenomenele care influenţează sau sunt
influenţate de către întreprindere.
În continuare vom prezenta unele dintre conceptele de
bază care sunt utilizate în ştiinţele complexităţii şi
cibernetică, concepte care permit dezvioltarea unei teorii a
2
sistemelor complexe de întreprindere care să explice
evoluţia acestoeia, dar şi metode practice de analiză şi
modelare a diferitelor situaţii şi cazuri care afectează o
întreprindere în cursul ciclului său de viaţă. Astfel de metode
pot fi extinse şi aplicate întreprinderil.or din realitatea
economică, astfel încât acerstea să fie înţelese şi conduse
mai bine prin multitudinea de situaţii pe care le ridică în faţa
lor dinamica accelerată a fenomenelor de piaţă actuale.
1.1 Concepţii actuale asupra întreprinderii ca
Sistem Adaptiv Complex (CAS)
Ca în orice domeniu ştiinţific în plină formare, şi în
Ştiinţele Complexităţii, definiţiile date CAS sunt extrem de
diferite. Enumerând, totuşi, câteva dintre cele mai
importante definiţii date până acum, putem determina acele
proprietăţi care conferă specificitate CAS în raport cu alte
sisteme.
Sistemele adaptive complexe se găsesc peste tot în
jurul nostru, iar ştiinţele complexităţii confirmă faptul că
marea majoritate a sistemelor reale sunt complexe.
Ecosistemele naturale, sistemul atmosferic, traficul rutier,
organizaţiile sociale, grupurile teroriste, pieţele ş.a. sunt
toate sisteme adaptive complexe. Datorită abundenţei
excepţionale de astfel de sisteme, a diversităţii lor devine
destul de dificil să le defineşti şi, poate şi mai dificil, să
3
încerci să stabileşti acele principii şi/sau proprietăţi generale
care le conferă specificitate în categoria mai largă a
sistemelor complexe.
K. Dooley (2002) se referă la trei principii care trebuie
să stea la baza definirii unui sistem adaptiv complex. Primul
principiu afirmă că ordinea şi controlul în astfel de sisteme
sunt proprietăţi emergente şi nu predeterminate. Al doilea
principiu specifică faptul că istoria lor este ireversibilă, iar al
treilea principiu este acela că viitorul în aceste sisteme este
incert. De exemplu, economiile de piaţă pot fi considerate
sisteme adaptive complexe în raport cu principiile lui Dooley.
Astfel, agenţii care alcătuiesc aceste economii (firme,
gospodării, bănci comerciale, agenţii guvernamentale ş.a.)
dezvoltă propriile lor reguli ale jocului pentru a efectua şi
controla tranzacţiile ce au loc între ei. Aceste reguli ale
jocului nu sunt stabilite în prealabil, dar ele sunt respectate
de către noii agenţi care intră în economie. Evident că
aceste reguli emerg din faptul că ele sunt acceptate de către
toţi agenţii. Controlul respectării regulilor existente se face,
de asemenea, prin eliminarea de pe piaţă a agenţilor care nu
le respectă. În al doilea rând, în economiile de piaţă, nu se
pot anula tranzacţiile deja efectuate. Istoria acestor
tranzacţii este, deci, ireversibilă. De aceea, în mediul de
afaceri al acestor economii persistă lecţiile deja invăţate de
agenţi în urma tranzacţiilor efectuate, nu numai de către ei,
dar şi de către ceilalţi agenţi în decursul timpului. În sfârşit,
4
indiferent de prognozele care sunt făcute privind evoluţia
viitoare posibilă, agenţii sunt supuşi unor riscuri care sunt
imposibil de prevăzut în orice economie de piaţă, chiar şi
într-una foarte bine organizată sau consolidată.
S. A. Levin (2002) defineşte sistemul adaptiv complex
pornind tot de la trei proprietăţi ale acestuia:
(1) diversitatea şi individualitatea componentelor;
(2) interacţiuni localizate între aceste componente; şi
(3) existenţa unui proces autonom care utilizează
rezultatele acestor interacţiuni pentru a selecta o
submulţime a acestor componente pentru replicare sau
consolidare (mecanism de adaptare).
Dacă primele două proprietăţi sunt uşor de înţeles şi
acceptat, cea de-a treia proprietate implică nenumărate
discuţii, ea fiind însă cea care asigură unitatea de vederi în
ceea ce priveşte sistemele adaptive complexe. După cum
arată Levin, este esenţial să se facă distrincţie privind nivelul
sau nivelele la care selecţia are loc. Procesul de dezvoltare
animală, de exemplu, este unul în care formele
macroscopice emerg din interacţiuni microscopice, astfel că
un număr de celule stem se diferenţiază printr-un proces
orietat de interacţiunile locale, până când se obţin organele
şi celelalte componente ale organismului animal. Selecţia
naturală este bazată pe reguli locale de interacţiune, în
concordanţă cu consecinţele pe care diferitele reguli le au
pentru fitness-ul organismului ca un întreg. În economie, un
5
exemplu de mecanism de selecţie îl reprezintă ,,mâna
invizibilă” a lui Adam Smith, care determină ,,o ordine
socială binefăcătoare care emerge din consecinţele
neintenţionale ale acţiunilor umane individuale” (Levin,
1999).
Axelrod şi Cohen (1999), într-o lucrare ce a marcat în
mod decisiv impunerea Ştiinţelor Complexităţii ca un
domeniu ştiinţific major al ştiinţelor secolului XXI, propun o
definiţie a sistemelor adaptive complexe utilizând trei teme:
varietate, interacţiune şi selecţie.
Toate CAS sunt alcătuite dintr-un număr mare de agenţi
care interacţionează. Într-o economie, de exemplu, aceşti
agenţi reprezintă unităţile de bază, începând cu firmele,
gospodăriile, băncile comerciale ş.a. Aceşti agenţi sunt
diferiţi între ei, deci există o varietate mare de agenţi, dată
de proprietăţile şi comportamentele lor diferite. În
consecinţă, agenţii vor reacţiona în mod diferit la stimulii
aplicaţi de către alţi agenţi sau de mediul înconjurător.
Agenţii interacţionează unul cu altul, formând o reţea
complexă de conexiuni şi dependenţe, care reprezintă, de
fapt, mediul în care aceştia evoluează. Nici un agent nu
poate exista în afara acestei reţele de interacţiuni, care
poate fi reprezentată de interdependenţe materiale,
energetice, informaţionale, juridice, umane ş.a. Într-o
economie de piaţă, tranzacţiile dintre agenţi pe diferite
pieţe, reglementarea activităţii diferitelor instituţii (Banca
6
Centrală, CNVM ş.a.), activitatea desfăşurată de băncile
comerciale pentru creditarea firmelor etc., sunt exemple de
astfel de interacţiuni. Inerent, prin apariţia acestor
interacţiuni, se formează bucle feedback pozitive, care
determină creşterea, amplificarea proceselor în care sunt
angrenaţi agenţii, dar şi bucle feedback negative, care le
asigură acestora stabilitatea în faţa multitudinii de influenţe
exercitate prin intermediul interacţiunilor din cadrul reţelei.
Utilizând aceste bucle feedback, agenţii îşi pot defini
anumite strategii de evoluţie şi dezvoltare, care să le asigure
un succes în raport cu ceilalţi agenţi, succes ce poate să
meargă de la simpla supravieţuire şi până la obţinerea de
profit.
Unii agenţi întreprind o operaţie de selecţie a acestor
strategii pentru a se adapta mai bine la mediu, deci la
influenţele exercitate de câte ceilalţi agenţi. Aceasta
constituie, după Axelrod şi Cohen, ideea fundamentală a
sistemelor adaptive complexe. Selecţia celei mai bune
strategii are la bază anumite criterii. Ea poate sau nu să fie
un act conştient. De exemplu, selecţia darwiniană şi mână
invizibilă a lui Adam Smith sunt mecanisme de selecţie fără
intervenţia conştientă a agenţilor. Agenţi cum ar fi firmele,
guvernele, organizaţiile economice internaţionale ş.a.
încearcă să selecteze strategii pentru a-şi atinge scopurile
proprii utilizând, în mod conştient, analize, prognoze,
modele, informaţii de cea mai diversă natură. Astfel de
7
sisteme se adaptează în mod permanent, proces în care
însăşi agenţii şi natura interacţiunilor dintre aceştia se
modifică.
Leigh Tesfatsion (2005) defineşte sistemul adaptiv
complex pornind de la o definiţie mai veche dată sistemului
complex de către Flake (1998). Astfel, conform acestuia,
sistemul complex are două proprietăţi:
- sistemul este compus din unităţi interdependente;
- sistemul are proprietăţi emergente, deci proprietăţi
apărând din interacţiunile unităţilor care nu sunt proprietăţi
ale unităţilor individuale însele.
Arătând că introducerea unei singure definiţii a
sistemului adaptiv complex este dificilă, Tesfatsion propune
mai multe variante, şi anume:
Definiţia 1: Un sistem adaptiv complex este un sistem
complex care include unităţi reactive, deci unităţi capabile
să prezinte sistematic răspunsuri diferite ca reacţie la
condiţiile de mediu schimbate.
Definiţia 2: Un sistem adaptiv complex este un sistem
complex care include unităţi orientate către un scop, deci
unităţi care sunt reactive şi care orientează cel puţin unele
dintre reacţiile lor către atingerea scopurilor.
Definiţia 3: Un sistem adaptiv complex este un sistem
complex care include unităţi planificatoare, deci unităţi care
sunt orientate către atingerea unor scopuri care încearcă să
exercite un anumit grad de control asupra mediului său
8
înconjurător pentru a facilita atingerea acestor scopuri
(Tesfatrion, 2005, pag.5).
O definiţie mai scurtă, dar de o mare claritate dau
Plsek, Lindberg şi Zimmerman (1997): ,,Un Sistem Adaptiv
Complex este un sistem compus din agenţi individuali, care
au libertatea de a acţiona în moduri care nu sunt total
predictibile şi ale căror acţiuni sunt interconectate, astfel
încât acţiunile unui agent schimbă contextul pentru alţi
agenţi”. (Plsek ş.a.,1997, pag.2).
O astfel de definiţie se poate aplica unei mari varietăţi
de sisteme adaptive complexe cum ar fi: piaţa de capital, o
colonie de termite, sistemul imunitar al organismului uman,
oricărei organizaţii umane, începând cu o întreprindere, o
afacere, o echipă, un departament într-o organizaţie, o
familie etc.
Aşadar, într-un CAS, agenţii operează conform propriilor
reguli interne sau unor modele mentale, (scheme, roluri)
diferite de la agent la agent. Altfel spus, fiecare agent poate
avea propriile sale reguli privind modul în care răspunde
acţiunilor pe care le exercită modul înconjurător asupra lui;
fiecare agent poate, de asemenea, să aibă propria
interpretare asupra evenimentelor care se petrec în mediul
său înconjurător. Regulile, schemele şi modelele mentale nu
este necesar să fie explicite, de multe ori agenţii nefiind
conştienţi de existenţa lor. De asemenea, nu este necesar ca
atitudinea lor în raport cu ceilalţi agenţi sau cu mediul să fie
9
raţională, logică sau conştientizată. Se observă că aceste
aspecte caracterizează comportamentul uman în aproape
toate sistemele sociale.
Agenţii unui sistem adaptiv complex pot să
împărtăşească acelaşi model mental sau să aibă, fiecare
dintre ei, propriul său model. De asemenea, agenţii pot să-şi
modifice aceste modele mentale în raport cu acţiunile pe
care le exercită asupra celorlalţi agenţi şi/sau mediului.
Deoarece agenţii pot să-şi schimbe şi, în acelaşi timp,
să împărtăşească acelaşi model mental, ei sunt deci capabili
să înveţe; comportamentul lor se poate atunci adapta în
timp, atât în raport cu ceilalţi agenţi cât şi în funcţie de
mediul în care evoluează.
Adaptarea înseamnă deci, în esenţă, că agenţii şi
sistemele în care ei sunt încorporaţii co-evoluează.
Comportamentul unui CAS este emergent şi acesta
reprezintă un punct cheie în înţelegerea unor astfel de
sisteme. Aşadar, un sistem adaptiv complex reprezintă mai
mult decât suma părţilor sale componente (sinergie). În plus,
fiecare agent şi fiecare CAS este inclus într-un alt sistem
adaptiv complex ş.a.m.d. (ierarhie). De exemplu, un individ
este un CAS; el aparţine unei echipe, echipa este inclusă
într-un departament al unei firme, care aparţine unei
industrii ş.a.m.d.; toate acestea fiind, la rândul lor, CAS între
care există interacţiuni.
10
Un sistem adaptiv complex poate dobândi şi, de regulă,
şi dobândeşte comportamente noi, care decurg din aceste
interacţiuni. Deoarece interacţiunile determină apariţia unor
reţele, comportamentul sistemului este neliniar, ceea ce
înseamnă, în esenţă, că modificări mici în anumite puncte
ale reţelei pot determina schimbări majore în
comportamentul sistemului, dar şi că schimbări mari pot să
nu aibă nici un efect. Datorită acestor lucruri, atunci când
într-un sistem adaptiv complex se întâmplă anumite lucruri,
suntem surprinşi şi multe dintre evenimentele care au loc în
astfel de sisteme nu pot fi anticipate.
Datorită noutăţii şi neliniarităţii introduse de aceste
interacţiuni în comportamentele agenţilor care îl compun, un
CAS are un comportament general care este, de regulă,
impredictibil. Acest lucru presupune, în esenţă, că nu se
poate cunoaşte suficient de bine comportamentul agenţilor,
modelele lor mentale sau reţeaua de interacţiuni care se
stabileşte între aceştia. Impredictibilitatea reprezintă pur şi
simplu, imposibilitatea de a obţine o descriere detaliată a
comportamentului unui sistem adaptiv complex doar pe
baza analizei acestuia, sau a părţilor sale componente.
Trebuie lăsat sistemul să funcţioneze pentru a vedea ceea ce
se întâmplă cu el şi cu componentele sale, mai ales pe
termen mediu şi lung.
Totuşi, în ciuda acestei impredicitibilităţi pe termen
mediu şi lung, este posibil să se obţină anumite predicţii
11
asupra comportamentului sistemului adaptiv complex pe
intervale mai scurte de timp, care au şansa să fie, uneori
corecte.
Un CAS este inerent auto-organizator. Ordinea,
creativitatea şi progresul pot emerge în mod natural din
interacţiunile unui CAS; ele nu trebuie impuse din afară. Mai
mult, într-un CAS, controlul este distribuit prin intermediul
interacţiunilor dintre agenţi; nu este deci necesară existenţa
unui agent care să efectueze un control centralizat. Acest
lucru intră în contradicţie cu concepţia clasică privind
managementul organizaţiilor, conform căreia organizarea şi
controlul sunt funcţii de bază ale oricărui sistem de
conducere, iar acesta trebuie să exercite permanent acţiuni
care să menţină sau să restabilească ordinea şi controlul în
toate compartamentele sau părţile organizaţiei. O astfel de
concepţie este tributară în mod evident concepţiei
mecaniciste conform căreia organizaţia ar trebui să se
comporte ca un mecanism şi orice perturbaţie în
funcţionarea acestui mecanism se datorează unei defecţiuni
a uneia sau mai multor componente care trebuie ,,reparate”
prin intervenţia unui organism sau subsistem însărcinat cu
acest lucru.
În contrast cu această concepţie, controlul distribuit nu
necesită un astfel de organism de control centralizat. De
exemplu, în cazul coloniilor de termite, acestea sunt cei mai
desăvârşiţi constructori de pe Terra. Ele înalţă cele mai mari
12
structuri de pe planetă, comparativ cu mărimea unei termite.
Dacă omul ar fi capabil să contruiască clădiri asemănătoare
cu cele ale termitelor, acestea ar trebui să aibă zeci de
kilometri înălţime şi ar fi capabile să adăpostească zeci de
milioane de oameni. Pentru a face acest lucru, termitele nu
ascultă de o conducere centrală, nu există arhitecţi,
constructori, transportatori sau alte meserii necesare în
realizarea de construcţii umane. Fiecare termită acţionează
local, într-un context în care celelalte termite acţionează, de
asemenea, local. Cooperarea dintre termite emerge dintr-un
proces de auto-organizare. Dimpotrivă, multe din teoriile
tradiţionale despre management spun că prin acţiunea unui
singur om sau a câtorva oameni se poate organiza şi
conduce un sistem complex.
Chris Langton denumeşte mulţimea de circumstanţe în
care apare această emergenţă creativă ,,limita haosului”.
Aceasta este un loc în care nu este destul de mult acord şi
certitudine pentru a alege următorul pas în mod obişnuit, dar
nici nu există destul dezacord şi incertitudine astfel încât
sistemul să cadă într-o dezorganizare completă.
Evident că aceste proprietăţi definitorii pot avea, în
cazurile concrete ale unor sisteme adaptive complexe din
realitate, o multitudine de forme de manifestare, ceea ce dă,
de fapt, varietatea infinită de sisteme care alcătuiesc
această realitate.
13
O ultimă definiţie pe care o vom aminti este cea dată
de Eve Mitleton-Kelly (2003). Acesta consideră că un CAS
este definit de zece caracteristici generice, şi anume:
conectivitate;
interdependenţa;
co-evoluţia;
istoricitatea;
dependenţa de traiectorie;
funcţionarea departe-de-echilibru;
explorarea spaţiului posibilităţilor;
feedbackul;
auto – organizarea;
emergenţa.
Putem, acum, pornind de la diferitele definiţii date CAS,
sintetiza principalele caracteristici şi proprietăţi definitorii ale
acestor sisteme:
a) sistemele de acest tip sunt compuse din agenţi
individuali;
b) agenţii au interpretări şi desfăşoară acţiuni bazate
pe propriile lor modele mentale;
c) agenţii pot avea, fiecare, propriul său model mental
sau îl pot împărtăşi cu ceilalţi agenţi;
d) modelele mentale se pot schimba; drept urmare,
învăţarea, adaptarea şi co-evoluţia sunt posibile în
aceste sisteme;
14
e) interacţiunile dintre agenţi şi dintre sisteme sunt
încorporate altor sisteme;
f) comportamentul sistemului în ansamblul său
emerge din interacţiunile dintre agenţi;
g) acţiunile unui agent schimbă contextul altor agenţi;
h) sistemul poate învăţa noi comportamente;
i) sistemul este neliniar; adică mici modificări pot
conduce la schimbări majore în sistem;
j) comportamentul sistemului este, în general,
impredictibil la nivel de detaliu;
k) predicţiile pe termen scurt asupra
comportamentului sistemului sunt, uneori, posibile;
l) ordinea este o proprietate inerentă sistemului şi nu
trebuie impusă din afară;
m) creativitatea şi noutatea emerg din
comportamentul de ansamblu al sistemului;
n) sistemele sunt capabile de auto-organizare.
1.2 Definiţii ale CAS din literatură
În continuare vom prezenta câteva dintre cele mai
cunoscute definiţii privind CAS, aşa cum rezultă ele din
literatură.
1. Joel Moses în “Complexitate şi Flexibilitate”
(“Complexity and Flexibility”):
15
“Sunt multe definiţii ale complexităţii. Unele dintre acestea
pun accentual pe complexitatea comportamentului unui
sistem. Avem tendinţa de a pune accentul pe structura
internă a unui sistem. În acest fel, abordarea noastră este
apropiată unei definiţii din dicţionar a cuvântului
„complicat”. Un sistem este considerat a fi complicat atunci
când acesta este compus din mai multe părţi interconectate
într-un mod complicat.
Vom încerca să ignorăm circularitatea definiţiei. Definiţia
însăşi subliniază două caracteristici ale conceptului. Are
legătură cu interconexiunile dintre părţi ale sistemului şi , de
asemeni, are de-a face cu natura acestor interconexiuni (cu
„încâlcirea” lor). Se poate utiliza teoria informaţiei pentru a
se ajunge la noţiunea de încâlcire, în sensul că un set extrem
de complicat de conexiuni conţine multă informaţie, în timp
ce unul extrem de normal, conţine mult mai puţină
informaţie. Pentru scopurile noastre, o definiţie mai simplă
ne-ar fi mult mai de folos. Din acest motiv, vom defini
complexitatea unui sistem într-un mod simplu, ca fiind
număril de interconexiuni dintre părţi.
Viziunea noastră asupra complexitîţii diferă de cea a omului
de pe stradă. Complexitatea nu este o proprietate inerent
rea pentru noi. Mai degrabă este moneda tărâmului din
sisteme. De obicei trebuie să cheltui dolari complecşi pentru
a atinge anumite obiective, cum ar fi funcţionalitatea sporită,
16
eficienţa sau flexibilitatea. Am folosit cuvântul „ de obicei” în
cele expuse mai sus, tocmai pentru a sublinia că există
situaţii în care se poate simplifica foarte mult modul de
proiectare a unui sistem şi se poate produce un sistem
echivalent ce conţine mult mai puţine componente şi
interconexiuni. Astfel de situaţii neobişnuite le vom exclude.
Ne vom preocupa cu situaţia cea mai frecvent întâlnită şi
anume aceea în care o persoană doreşte să modifice un
sistem deja existent cu scopul de a-i adăuga funcţionalitate
(spre exemplu: mai multe locuri în avion, o nouă
caracteristică în Word), sau de a-i creşte eficienţa. Uşurinţa
cu care astfel de modificări pot fi realizate este legată de
flexibilitatea inerentă a proiectării sistemului iniţial. Astfel,
suntem preocupaţi de relaţia dintre complexitate şi
flexibilitate într-un sistem dat.
2. Peter Senge în „A cincea disciplină” (“The Fifth
Discipline”):
„.. instrumente sofisticate de prognoză şi analiză în afaceri...
de cele mai multe ori nu reuşesc să producă descoperii
dramatice în gestionarea unei afaceri. Toate acestea sunt
proiectate pentru a se ocupa de acel fel de complexitate în
care există multe variabile: o complexitate detaliată. Dar, în
acest caz există două tipuri de complexitate. Cel de al doilea
tip este complexitatea dinamică, caracterizată de situaţiile în
17
care cauza şi efectul sunt subtile, şi în care efectele în timp
ale intervenţiilor nu sunt evidente. ...
În cazul în care o aceeaşi acţiune produce efecte dramatice
diferite pe termen scurt şi lung, atunci vorbim de dinamică
complexă. Când o acţiune produce un set de consecinţe pe
plan local şi un set diefrit de consecinţe într-o altă parte a
sistemului, atunci vorbim despre complexitate dinamică.
Atunci când intervenţiile evidente nu produc consecinţe
evidente, atunci vorbim despre complexitate dinamică.”
3. Sussman - “The New Transportation Faculty: The
Evolution to Engineering Systems”
(Transportation Quarterly, summer 1999):
Un sistem este complex atunci când acesta este compus
dintr-un grup de unităţi conexe (subsisteme), pentru care
gradul şi natura relaţiilor sunt imperfect cunoscute.
Comportamentul său general emergent este greu de
prevăzut, chiar şi atunci când un comportament subsistemul
este uşor previzibil. Termenele de execuţie ale diferitelor
subsisteme pot fi foarte diferite (după cum putem vedea în
transport – utilizarea terenurilor se schimbă, de exemplu,
deciziile de operare). Modificările de comportament, pe
termen lung şi scurt pot fi semnificativ diferite, iar
schimbările mici în factori de producţie sau parametri pot
produce schimbări mari în comportament.
18
Spre exemplu transportul:
Sisteme de transport sunt complexe, dinamice, precum şi
intern interconectate într-un mod asemănător cu
interconectarea cu alte sisteme complexe, dinamice. Ele pot
varia în spaţiu şi timp (la scări diferite pentru diferite
componente). Serviciul este furnizat pe reţele complexe.
Sistemele au natură stohastică. Factorii de decizie umani
ajutaţi de calculi de decizie complecşi fac alegeri cu privire la
configuraţia sistemului de transport. Modelarea întregului
sistem este aproape de neconceput. Provocarea noastră este
de a alege subsisteme relevante şi de a le modela adecvat
pentru atingerea scopului urmărit, care să reflecte atent
efectele transfrontaliere ale componentelor nemodelate.
4. Rechtin şi Maier în „Arta arhitecturii sistemului”
(“The Art of System Architecting”):
Complex: compus dintr-un set părţi interconectate
întreţesute.
Sistem: un set de elemente diferite, în aşa fel conectate sau
legate, încât să îndeplininească o funcţie unică ce nu putea fi
realizată de elementele individuale.
"Este general acceptat faptul că creşterea complexităţii se
află în centrul din cele mai dificile probleme cu care se
confruntă sistemele de astăzi de arhitectura si inginerie."
Sistemele sunt în creştere, pur şi simplu în complexitate -
19
cea mai mare cauză a depăşirilor de costuri. Autorii susţin că
" tehnicile de rezolvare ale diferitelor probleme de
complexitate sunt necesare la un nivel mai ridicat de
complexitate decât la nivele mai mici. " Se poate modela
sistemul la cel mai înalt nivel posibil, pentru ca mai poi,
progresiv să se reducă nivelul de abstractizare. Pe scurt,
simplificare. Primatul complexităţii în proiectarea sistemului
ajută în a expica de ce rareori, poate chiar niciodată, există
un singur „optim”: deoarece sunt prea multe variabile.”
5. Din „Ocupându-ne de complexitate” (“Dealing
with Complexity”), de Flood şi Carson, după
Vemuri în „Modelarea sistemelor complexe”
(“Modeling of Complex Systems”, 1978, New
York: Academic Press)
Situaţiile complexe sunt de obicei nerezolvabile parţial sau
total, ceea ce înseamnă că măsurarea lor este cu zgomote
sau imposibil de realizat (de exemplu: orice încercare poate
distruge integritatea sistemului). Este dificil să se stabilească
legi pornind de la teorie îm cazul situaţiilor complexe,
deoarece, de cele mai multe ori, datele nu sunt suficiente
sau nu sunt fiabile, în aşa fel încât se poate lucra doar cu legi
probabilistice. Situaţiile complexe sunt adeseori
caracterizate de valori ale sistemelor numeroase, diferite şi
extrem de dificil de a fi observate sau măsurate. În cel mai
20
bun caz, acestea pot fi reprezentate folosind scale nominale
şi sub formă de intervale. Situaţiile complexe sunt
„deschise” şi , astfel, evolueză de-a lungul timpului- evoluţia
poate fi înţeleasă ca implicând o schimbare în strutura
internă, ca o creştere economică sau a mediului, ceea ce
cauzează adaptare. Întelesul cuvântului „deschis” în acest
caz nu este asemănător cu cel folosit de Sussman.
6. Din „Frontierele complexităţii” (“Frontiers of
Complexity”) de Coveney şi Highfield:
„Complexitatea este studiul comportamentului unor
colecţiilor macroscopice ale unor asemenea unităţi care au
ca şi caracteristică evoluţia în timp”. El face distincţia între
complexitatea matematică – definită în termenii numărului
de operaţii matematice necesare pentru a rezolva o
problemă- ţi complexitatea ştiinţifică, aţa cum a fost ea
definită anterior. Complexitatea matematică este un fel de
complexitate de interes în ştiinţa calculatoarelor.”
7. Din“Consilience: Unitatea Cunoaşterii („The Unity
of Knowledge”)” de Edward O. Wilson:
Această carte este un „tur de forţă”, rin faptul că
încearcă să aducă împreună o mare parte din ceea ce este
cunoascut, cât şi ceea ce va fi cunoscut.
21
Wilson dicută despre teoria complexităţii, spunând că :
„Cea mai mare provocare astăzi, nu numai în biologia
celulară, ci în toate ştiinţele este descrierea exactă şi
completă a sistemelor complexe. Oamenii de ştiinţă au
defalcat multe tipuri de sisteme. Ei cred că ştiu elemente şi
forţele. Următoarea sarcină este de a le reasambla, cel puţin
în modele matematice care să reflecte proprietăţile cheie ale
întregului ansamblu. Succesul în acestă direcţie va fi
măsurat prin puterea dobândită de cercetători de a anticipa
fenomenele emergente , în momentul în care acestea trec
de la general la diferitele nivele specifice ale organizării.
Aceasta este cea mai mare provocare a holismului ştiinţific
exprimată în termeni simpli.
Wilson notează că fizicienii au făcut acest lucru. „Prin
tratarea particulelor individuale cum ar fi atomii de azot ca
agenţi aleatori, au dedus caracteristicile care apar atunci
cănd particulele acţionează împreună în ansambluri mari”.
Dar, spune el, ceea ce caracterizează fizica este „simplitatea
în ştiinţă”.
De aceea, el sugerează că va fi mult mai greu în
biologie. El spune că pur şi simplu prin faptul că o teorie
prezice comportamentul emergent la nivelul unui sistem,
asta nu înseamnă că paşii folosiţi în acea predicţie sunt în
mod necesar „de acelaşi fel ca şi cei existenţi în lumea
reală”.
22
El defineşte teoria complexitaţii ca fiind o „căutare a
algoritmilor folosiţi în natură pentru a afişa caracteristici
comune prin mulţimea nivelelor de organizare”. El spune că
această teorie „ În cele mai bune cazuri, poate conduce la
formularea unor legi noi care sunt folosite pentru emergenţa
unor fenomene cum ar fi celulele, ecosistemele şi minţile”.
Nu este convins despre modul de abordare, dar este
încrezător, plin de speranţă. Spune că unele dintre
conceptele elementare cum ar fi haosul şi geometria fractală
au fost utile în modelarea lumii fizice. Pentru a avea succes
şi în domeniul său, al biologiei, el este de părere că teoria
complexităţii are nevoie de mai multă informaţie empirică;
şi, într-o zi , poate : „ vom avea o adevărată teorie a
biologiei”.
8. Din „Psihologia Socială a Organizaţiilor” (“The
Social Psychology of Organizations”) de Katz şi
Kahn:
Autorii notează că se produce o mare greşeală prin folosirea
metaforelor din biologie pentru a descrie activitatea umană
(Allport). „Sistemele sociale sunt mai descurcate decât
sistemele biologice şi nu au ciclu de viaţă predefinit”. Mai
mult, autorul susţine că : „ Structurile biologice sunt
ancorate în constrângeri de tip fizic şi fiziologic, în timp ce
structurile sociale nu sunt”. Din acest motiv, autorul
23
sfătuieşte a nu se folosi modelul fizic, pentru că se pot
pierde fapte socio-psihologice esenţiale ale variabilelor
importante, vag afiliate ca şi caractere ale sistemelor
sociale.” Şi „ un sistem social nu are o structură în afară de
funcţionarea acestuia” (Allport) şi „este caracterizat de mai
multă variabilitate decăt sistemele biologice”. Pentru a
reduce variabilitatea umană în organizaţii, folosim presiuni
ale mediului, valori şi aşteptări, şi reguli.
Autorul îl citează pe Boulding, care descrie o ierarhie a
sistemelor „reprezentând opt nivele ale complexităţii”:
Nivelul structurilor statice
Nivelul fizicii şi astronomiei
Mecanismul de control al sistemului cibernetic
Nivelul celulelor sau al structurii de auto-menşinere
Nivelul genetic sau al plantei
Nivelul animal – cu scop şi auto-conştientizare
Nivelul uman
Nivelul organizaţiei sociale sau al indivizilor în roluri
Autorii îl citează pe von Bertananffy care propunea ca
„ideea unui teorii generale a sistemelor care va cuprinde
toate nivelele ştiinţei, de la studiul unei singure celule până
la studiul societăţii”. Teoria sa se bazează pe un sistem
„deschis” de intrare-ieşire.
Autorul afirmă că „ Teoria sistemului se preocupă de
probleme privind mai mult legăturile, structura şi
24
interdependenţa, decât de atributele constante ale
obiectelor. În abordarea generală, aceasta se aseamănă cu
teoria domeniului, cu excepţia faptului că dinamica sa se
ocupă de modele temporale cât şi spaţiale.”
9. Din „Salvându-l pe Prometeu” (“Rescuing
Prometheus”) de Tom Hughes:
Sociologii şi intelectualii definesc năucitoarea
complexitate socială ca fiind o problemă ce implică
nedeterminare, fragmentare, pluralism, contingenţă,
ambivalenţă şi nonlinearitate. Ecologiştii, biologiştii
moleculari, oamenii de ştiinţă preocupaţi de calculatoare şi
teoreticienii se regăsesc de asemeni într-o lume a sistemelor
complexe.
Umaniştii - printre care se regăsesc şi arhitecţi şi critici
literari – văd complexitatea ca fiind o caracteristică
definitorie a unei lumi industriale postmoderniste.
Hughes discută despre Forrester după cum urmează:
Forrester avertizează factorii de decizie cu privire la faptul că
judecăţile intuitive asupra relaţiei dintre cauză şi efect, s-ar
putea sa nu fie eficace în sistemele complexe de tip
feedback, cum ar fi sistemele urbane, cu multiplele lor bucle
feedback pe multiple nivele. Sistemele complexe au o
multitudine de interacţiuni , nu doar relaţii simple de tip
25
cauză – efect. Cauzele nu pot fi aproximate în timp şi spaţiu
cu efectele: o decizie cu privire la creşterea disponibilităţii
locuinţelor, de exemplu, poate afecta nivelul şomajului ani
mai târziu, nu ca în cazul efectului de tip haos („butterfly-
chaos effect”). O cauză aparent mai apropiată, cum ar fi în
cazul închiderii de fabrici, ar putea să ascundă efectele unei
decizii anterioare privind construirea mai multor case.
Forrester subliniază că în sistemele complexe de tip
feedback, cauzele aparente pot fi de fapt interacţiuni
coincidente.
10. Din „Ideea de Complexitate Economică”
(“The Idea of Economic Complexity”) de David
Warsh:
Ideile sale asupra complexităţii economice nu aduc
prea mult în plus, sugerând doar că complexitatea
economică este fundamental ierarhică. Autorul include unele
caracterizări utile ale modelului de gândire al celorlalţi:
John Von Neumann— Redundanţa (Surplusul) este
modalitatea unui sistem complex de a se ocupa de eşec.
Herbert Simon— Evoluţia favorizează ierarhiile
organizate. Ierarhia conduce la redundanţă, la
descompunerea unităţilor organizate ierarhic, care oferă
speranţa că complexitatea poate fi destul de simplu
descrisă.
26
Aici, din nou, ne întrebăm dacă definiţia complexităţii
unui sistem viu ne conduce în direcţia corectă în ceea ce
priveşte sistemele de iniginerie şi mai ales privind
problemele (întrebările) organizaţionale ce apar.
11. John H. Holland – „Ordinea ascunsă: Cum
reuşeşte adaptarea să construiască
complexitate” („ Hidden Order: How Adaptation
Builds Complexity”)
Holland aparţine şcolii de complexitate Santa Fe (Gell-
Mann şi al.). Aceasta este o carte mică şi bună ce reuşeşte
să surprindă un mod de gândire folositor. Autorul vorbeşte la
început despre elemente de bază cum ar fi : agenţi, meta-
agenţi, adaptare, ţi ideea de CAS, care se referă la sistemele
adaptive complexe. El vorbeşte şi despre biologia evolutivă,
chiar dacă exemplele sale sunt prezentate într-un sens mai
larg, cum ar fi oraşul mare - într-adevăr acesta este primul
său exemplu. Autorul defineşte 4 proprietăţi Ş agregarea,
nonlinearitatea, fluxurile şi diversitatea, ţi mecanismele –
etichetănd modele interne şi construind blocuri. Autorul
dezvoltă şi ideea de agenţi adaptivi, reguli, emergenţă, şi
dezvoltă în final un model software denumit „echo” ce se
bazează pe site-uri, resurse şi şiruri de caractere, pe care
autorul le-a folosit în cazuri simple pentru a arăta cum
emerge o organizaţie.
27
Autoul este de acord că suntem departe de o teoria a
CAS-ului , dar spune că acastă teorie se va baza pe:
Interdisciplinaritate
Calculatoare – ca bază experimentală a procesului de
gândire
Un principiu de corespondenţă (Bohr) – „modelele
noastre ar trebui să cuprindă modele standard din
studiile anterioare în disciplinele relevante";
O matematică a proceselor competitive, bazată pe
recombinare
„În cele din urmă, avem nevoie de generalizări riguroase
care să definească traiectoriile produse de interacţiunea
competoţiei şi recobinării. ... O matematică corespunzătoare
trebuie să se distanţeze de abrdările tradiţionale pentru a
sublinia caracteristici persistente ale traiectoriilor
evoluţionare departe-de-echilibru generate prin
recombinare.” O singură idee cheie: sistemele adaptive
devin complexe!
12. David Levy, UMASS/Boston are numeroase
lucrări:”Aplicaţii şi limitări ale teoriei complexităţii în
teoria şi strategia organizaţională” (“Applications and
Limitations of Complexity Theory in Organizational
Theory and Strategy”) apărută în „Cartea
managementului strategic” (“Handbook of Strategic
Management”), şi „Teoria haosului si strategiei :
28
teorie, aplicare, implicaţii manageriale” (“Chaos
Theory and Strategy: Theory, Application,
Management Implications”, Strategic Management
Journal, Vol. 15 (1994)).
Citez din: „Comparând haosul şi teoria complexităţii”
(“Comparing Chaos and Complexity Theory”):
Atât haosul cât şi teoria complexităţii încearcă să
reconcilieze impredictibilitatea sistemelor non-lineare
dinamice, cu sublinierea ordinii şi structurii. Există, totuşi,
câteva diferenţe esenţiale în ceea ce priveşte cele două
abordări. Teoria haosului caută un număr mic de funcţii
matematice deterministe ce conduc un sistemş în modelele
de populaţie, spre exemplu, aceste funcţii pot reprezenta
fluctuaţii în numărul de indivizi al unei specii. Teoria retelelor
este mai puţin preocupată în a sublinia simplicitateaş ţi are
tendinţa de a se baza pe puterea de calcul brută pentru a
modela un număr mare de noduri conectate prin reguli
logice simple. Teoria retelelor se preocupă mai mult de
ordinea emergentă şi caracteristici, modele în sistemele
complexe decât să încerce să găsească „motoare”
matematice simple în sistem. Modelele reţea de multe ori
încearcă să capteze esenţa interacţiilor dintre numărul mare
de agenţi din sistem, în timp ce teoria haosului în general
încearcă să modeleze rezultatul, cum ar fi preţurile sau
investiţiile.
29
Paradigma complexităţii respinge unele presupuneri cheie
ale teoriei economice neoclasice tradiţionale, cum ar fi
informaţia perfectă, diminuarea beneficiului, şi existenţa
implicită a unui singur agent raţional care acţionează în
numele unei organizaţii cu scopul de a maximiza anumite
funcţii obiectiv. ... mai pertinentă este abordarea
comportamentală şi administrativă asupra organizaţiei
pionerată de Simon (1957) şi Cyert şi March (1963), care
recunosc că organizaţiile cuprinf reţele de oameni fără
raţionalitate limitată.
13. Aşa cum Stacey (1995:480) afirma,
“nonlinearitatea şi buclele feedback pozotive
reprezintă proprităţi fundamentale ale vieţii
organizaţionale”.
O mare parte din aspectul industrial al literaturii
strategiei s-a preocupat de modul în care firmele
interacţionează atât între ele cât şi cu ceilalţi actori din
mediu, cum ar fi clienţii, forţa de muncă, guvernzl, şi
instituţiile financiare. Aceste interacţiuni sunt strategice, în
sensul că deciziile luate de un actor iau în consideraţie
reacţiile anticipate de alţii, şi, astfe, reflectă o recunoaştere
a interdependenţei...
30
Aşa cum (Michael) Porte (1990) accentuează, evoluţia
industriilor este dinamică şi dependentă de cale: capacitaţile
corporative (precum şi cele la nivel de ţară) dobândite în
timpul episoadelor competitive anterioare modelează
contextul viitoarelor lupte competitive.
În plus, acumularea avantajului competitiv poate fi
auto-consolidatoare, prin procesele legate de cadrul
standard şi economiile de scală, ce sugerează surse
importante de non-linearitate...
... sistemele fizice sunt modelate prin legi naturale
neschimbate, în timp ce sistemele sociale sunt subiectul
intervenţiei agenţilor cunoscători, al căror comportament
este esenţial impredictibil la nivel de individ. Cercetările
asupra seriilor de timp economice prin prisma teoriei
haosului, de cele mai multe ori au presupus că relaţiile dintre
actorii economici rămân aceleaşi odată cu trecerea timpului.
În realitate, metodele de management macroeconomic s-au
schimbat de la folosirea standardului de aur până la
managementul Keynesian al cererii şi, mai târziu, la controlul
monatarist. Intervenţia umană poate altera parametrii şi
structura sistemelor socialeş într-adevăr, unul dintre
scopurile principale ale managementului este să limiteze
rotirea sistemelor haotice, să le reducă senzitivitatea la
şocurile externe şi, în cazul sistemelor alunecătoare de
management ale lui Demming (Womack şi Jones, 1990), să
31
se asigure că comportamentul este unul non-haotic prin
reducerea variabilităţii întregului sistem.
Implicaţii ale Teoriei Complexităţii asupra
Strategiei:
A.Planificarea pe termen lung este posibilă
Teoria haosului a demonstrat cum anomalii mici se
intensifică de-a lungul timpilui datorită relaţiilor non-lineare
şi efectelor feedback. Ca şi rezultat, astfel de sisteme sunt
extrem de senzitive la condiţiile iniţiale, ceea ce face ca
stările viitoare ale sistemului să fie aleatoare. Reţelele, chair
şi în cazul regimurilor comandate, sunt subiectul
perturbaţiilor datorate influenţelor externe, care, câteodată
conduc la reconfiguraţii substanţiale, şi totuşi
inmpredictibile.
B.Schimbări dramatice pot surveni în mod
neaşteptat
Paradigmele tradiţionale ale economiei şi strategiei,
construite după presupuneri simplificate asupra cauzelor şi
efectelor, sugerează că schimbări mici în parametri ar trebui
să conducă la schimbări corespunzătoare mici îm rezultatele
obţinute. Teoria complexităţii însă, ne forţează să
32
reconsiderăm această concluzie. Fluctuaţii mari pot fi
generate intern de sisteme haotice deterministe, şi
perturbaţii mici în reţele, şi pot căteodată produce efecte
majore, chiar şi în cazul în care sistemul se află în echilibru.
C.Sistemele complexe prezintă modele şi
predictibilitate pe termen scurt
Cercetătorii din domeniul social sunt mult mai interesaţi
de ordinea decăt de dezordinea sistemelor complexe.
Prognoza pe termen scurt este posibilă în sistemele haotice
detrministe deoarece, date fiind specificaţiile asupra
condiţiilor dintr-o perioadă de timp, putem calcula condiţiile
pentru următoarea perioadă de timp.
D.Organizaţiile pot fi transformate astfel încât să
fie mai inovative şi adaptive
Mulţi scriitori consideră că mai degrabă decât să consume
cantităţi mari de resurse pentru previzunea viitorului
sistemelor impredictibile, organizaţiile ar trebui să utilizeze
flexibilitatea, creativitatea şi inovarea ca răspuns la capriciile
pieţei.
Ideea că structurile organice sunt mult mai eficiente decăt
cele mecanice în a face faţă mediilor turbulente are o origine
veche în studiile de management (Burns şi Stalker, 1961).
33
Teoria complexităţii sugerează că reţelele organice sunt în
echilibru la limita haosului ar fi putut da naştere ordinii auto-
organizatoare şi emergente, care permit firmelor să prospere
într-o eră a schimbărilor rapide (Allen, 1988; Brown şi
Eisenhardt, 1997).
Concluzii:
Această lucrare a oferit o descriere de bază a
complexităţii, distingând între teoria haosului şi analiza
reţelelor. Sistemele dinamice non-lineare cu mecanisme de
tip feedback pot expune un comportament complex,
impredictibil înăuntrul căruia pot fi identificate structuri şi
modele. O cunoaştere a teoriei şi terminologiei complexităţii
este esenţială pentru cititori pentru ca aceştia să poată să
emită propriile lor judecăţi de valoare în ceea ce priveşte
modul de aplicare al complexităţii în ştiinţa socialp în general
şi în strategie în particular.
Este important de confirmat faptul că complexitatea nu
poate fi importată în mod simplu din ştiinţele naturii şi
aplicată direct în cadrul industriilor şi firmelor.
Teoria complexităţii nu reprezintă o rupere completă de
teoria tradiţională a organizaţiei şi metodele ştiinţifice, ci
poate fi privită ca fiind o continuare şi o aprofundare a
sistemelor şi ca o apropiere din punct de vedere
comportamnetal de teoria organizaţiilor.
... În sisteme dinamice, căutăm legături cauzale mai degrabă
decât să căutăm simple relaţii lineare, şi acceptăm
34
moştenirea complexă a sistemelor mai mult decăt ne bazăm
pe reducţionismul traditional.
14. A. O. Hirschman şi C. E. Lindblom, Economic
Development, Research and Development, Policy
Making: Some Converging Views, Behavioral
Science, vol. 7 (1962), pp. 211-22:
Autorii consideră trei domenii de interes, aşa cum apar
în titlu, fiecare dintre ele putând fi caracterizat ca sistem
complex în tărâmul socio-politico-economic. Autrii consideră
că în fiecare dintre aceste domenii (subliniind munca depusă
de alţi autori), creşterea neechilibrată, strategiile aparent
iraţionale cum a fi duplicarea resurselor şi „confuzia” şi lipsa
de comunicaţie pot fi, de fapt, strategii eficiente în acest
context.
Lindblom (într-o lucrare anterioară) susţine că există o
eroare dacă ne gândim că: „ problemele de politică publică
pot fi rezolvate cel mai bine prin încercarea de a le înţelege”
şi că nu există aproape niciodată „ suficient acord pentru a
oferi criterii adecvate în scopul de a alege între politici
posibile alternative”. Apoi continuă să discute despre ceea
ce el numeşte „incrementalism incoerent”, în care nu se face
nici măcar o încercare de exhaustivitate în procesul de
decizie. El susţine că politica de luare de decizii exhausitve
în sistemele complexe va eşua întotdeauna din cauza
35
conflictelor de valori, deficienţelor de informare şi
complexităţii generale ce provine din capacităţile
intelectuale ale omului.
Privind aceste trei domenii de interes, autorii, în ceea ce
priveşte partea de design (proiectare) şi luare a deciziilor, au
următoarele puncte de vedere, raportat la dezvoltare
economică, cercetare şi dezvoltare, şi politică:
1) Cea mai evidentă similitudine este aceea că toţi
cercetătorii insistă pe raţionalitatea şi utilitatea
anumitor procese şi modele de comportamnet, care
sunt considereate a fi iraţionale, nefolositoare, şi în
general oribile.
2) Cele trei abordări au totuşi în comun atacul asupra
unor valori aşa de bine stabilite cum ar fi ordinea
( vezi modelul dezordinii optime al lui Hirschman -
1958, p. 80), echilibrul şi programarea detaliată; toţi
sunt de acord cu Burke care afirma că unele aspecte
ar trebui să fie neglijate.
3) Autorii sunt de acord că un pas trebuie să conducă la
un altul, şi că ar fi neînţelept să se specifice în detaliu
obiectivele, din moment ce mijloacele de atingere a
acestora sunt practic necunoscute.
4) De asemeni, toţi sunt de părere că în rezolvarea
problemelor de raţionalitate, ţelurile se vor schimba
nu numai în detaliu, dar şi într-un sens mult mai
36
fundamental, prin experienţă, printr-o succesiune de
ajustări de tip „means-ends” şi „ends-means”
5) Toţi sunt de acord că atunc persoana care rezolvă o
problemă vrea ceea ce poate căpăta ţi nu încearcă să
obţină ceea ce vrea decăt după ce identifică ceea ce
vrea prin examinarea a ceea ce poate obţine.
6) Există de asemeni un punct de vedere comun în ceea
ce priveşte faptul că explorarea alternativelor de
resurse poate fi făcută, şi acest lucru implică faptul că
introducerea unor tehnici de maximizare explicite
(compromisuri între intrări sau între ieşiri, calcule ale
cost-beneficiului) şi a unor tehnici de coordonare
poate fi ineficientă şi în anumite situaţii chiar
dăunătoare. Într-un sens mult mai fundamnetal decât
cel dat de teoriile ce privesc costul informaţiei,
căutarea anumitor activităţi ce reprezintă chiar
esenţa concepului de economisire pot, la un moment
dat, să fie foarte ne-economice.
7) Unul dintre motive poate fi următorul: pentru
rezolvarea cu succes a problemei, toţi sunt de acord
că este mult mai important să existe aranjamnte prin
intermediul cărora luarea deciziilor să fie sensibilizată
şi să reacţioneze prompt la noile probleme
emergente, dezechilibre, şi dificultăţi; această
abilitate esenţială de a reacţiona şi de a imporviza
poate fi întărită de o preocupare în ceea ce priveşte
37
eliminarea în avans a problemelor şi dificultăţilor prin
„planificare integrată.
8) În mod similar, încercările de predicţie pot fi înlocuite;
acestea în mod usual complică problema prn
diagnoza greşită şi idealogii. Din moment ce omul are
capabilităţi limitate de a rezolva problemele şi , în
mod particular, de a vedea forma problemelor
viitoare, acest mod „mai greu” de învăţare din
experienţă poate fi cel mai rapid şi cel mai puţin
costisitor mod de a găsi p soluţie.
9) Astfel, aveam aici trei teorii de luare de decizii
succesive; prin negarea posibilităţii de determinare a
secvenţei „ex ante”, bazate pe direcţiile indicate în
succesiunea secvenţelor, şi prin concentrarea de a
identifica aceste direcţii.
15. W. Brian Arthur, On the Evolution of Complexity
-- in “Complexity” by Cowens, Pines and Meltzer
(eds.):
Arthur vorbeste despre trei modalităţi prin care
sistemele devin mai complexe, pe măsură ce ele evoluează.
Prima dată, el vorbeşte despre „ecosisteme” (care pot fi atăt
organizaţionale, cât şi biologice, aşa cum se regăsesc ele în
natură), în care individul găseşte nişe pe care le poate umple
într-o reţea complexă. Autorul tuilizaează ca şi exemplu
38
industria transporturilor ante- şi post- automobile. În
anteperioadă , fabricile de cabriolete exploatau nişe; apoi
autoturismul a fost inventat şi acest lucru a simplificat rapid
sistemul, doar pentru a-l vedea cum devine mai complx
odată cu trecerea timpului.
Autorul notează că , „ În sistemele evolutive,
simplicitatea de cele mai multe ori taie din complexitatea în
continua creştere şi stabileşte noi baze, de la cre,
complexitatea poate creşte!. El îl citează pe Newton care a
simplificat foarte mult cunoscuta abordare a lui Ptolemeu,
aceasta din urmă bazată pe un model geocentric aş
sistemului solar, de o complexitate extraordinară pentru a o
face să funcţioneze. Newton, prin căteva legi, a dezvoltat
ideile simple ce guvernează modelul sistemului solar şi care
a avut o putere de predicţie mult mai mare.
În al doilea rând, Arthur discută despre „aprofundarea
structurală”, notând faptul că pentru a obţine performanţă,
sunt adaăgate sisteme. Acest lucru se referă la indivizi (nu
ecosisteme) ce devin mai complecşi. Modelul original al
turbinei pe gaz avea o singură parte mobilă. Apoi, pentru a
obţine performanţă, complexitate, au fost adăugate
subsisteme.
În al treilea rând, el discută complxitatea şi evoluţia din
perspectiva „înglobării de software”, cum ar fi electricitatea
sau matematica utilizată în trnzacţionarea derivatelor pe
piaţa financiară.
39
16. Murray Gell-Mann, Complex Adaptive Systems --
în “Complexity” de Cowens, Pines şi Meltzer
(eds.):
Într-un articol despre sistemele adaptive complexe
(CAS), Gell-Mann discută despre ciclul unui CAS. „Atunci
când punem întrebări generale cu privire la proprietăţile
CAS-ului, ca o opoziţie la întrebările puse în legătură cu o
prblemă specifică, cum ar fi ştiinţa calculatoarelor,
imunologie, economie, sau probleme legate de politici, un
mod folositor de a proceda, după părerea mea, se referă la
parţile ciclului CAS
I. Elemente obişnuite
II. Identificarea regularităţilor ce pot fi percepute
III. Compresia într-o schemă
IV. Variaţia schemei
V. Aplicarea schemei în lumea reală
VI. Consecinţele în lumea reală
VII. Comparaţia scalarilor în timp şi spaţiu
VIII. Includerea unui CAS în alt CAS
IX. Cazul special al oamenilor interconectaţi (evoluţie
dirijată, selecţie artificală)
X. Cazul special al CAS-urilor mixte, alcătuite din mai
multe scheme ale CAS-urilor (agenţi adaptivi) ce
descriu comportamentul unuia şi al celuilalt.
40
Aici, găsim o listă ilustrativă, a câtorva caracteristici ale CAS-
urilor, marea lor majoritate fiind deja studiate de membrii
Institutului Santa Fe, care au nevoie de a investigare viitoare
mai amănunţită:
I. Elemente obişnuite
a. Compromis între modul dur de administrare al
informaţiei şi fitness-ul utilizat pentru
caracterizarea adecvată a mediului
II. Sortarea regulilor din procesele aleatoare
a. Comparaţia, cu distincţie în ştiinţa calculatoarelo,
între programul intrinsec şi datele de intrare
b. Posibilitatea de a privi eliminarea componentei
aleatoare ca un fel de element obişnuit
c. Orginea regulilor în legile fundamentale ale naturii
şi în situaţiile cauzate de accidente trecute;
ramificaţia şi informaţia mutuală; ramificaţia şi
adâncimea termodinamică
d. Chair şi într-un şir de date infinit, este imposibil să
se recunoască toate regulile
e. Pentru un şir de date indefinit de lung, algoritmii
destinaţi distingerii regulilor aparţin unei clase
f. Tendinţa unui CAS de a greşi în ambele direcţii,
confundând regularitatea cu lipsa caracterului
aleator şi vice versa.
III. Compactarea regulilor într-o schemă
41
a. Dacă CAS-ul studiază un alt sistem, un set de
reguli ce descriu acel sistem este o schemă;
lungimea unei asemena scheme are aceeaşi
complexitate efectivă ca şi sistemul observat.
b. Importanţa complexităţii potenţiale –
complexitatea efectivă care poate fi atinsă prin
evoluţia sistemului observat de-a lungul unei
perioade de timp, ponderată în funcţie de
probabilităşile atribuite unor situaţii viitoare
posibile; măsurată în timp prin unităţi ce reflectă
intervale între schimbări în sistem observat
(inversa ratei de mutaţie)
c. Compromisuri între compresia maximă fezabilă şi
cel mai mic grad ce poate permite economii de
timp de calcul şi de timp şi dificultate a execuţiei;
legătura cu compromisurile din teoria
comunicaţiilor- informaţie detaliată în baza de
date versus informaţie detaliată în fiecare mesaj şi
eficienţă lingvistică versus redundanţă pentru
corecţia erorilor.
d. Simplificarea exagerată a schemei
e. Ierarhie în recunoaşterea regularităţilor
IV. Variaţia schemei
a. În evoluţia biologică, ca de altfel în multe alte
cazuri, variaţia întotdeauna provine pas cu pas din
ceea ce este deja disponibil , chiar şi atunci când
42
au loc schimbări majore în organizaţie; sunt CAS-
uri în care schema poate fi schimbată prin salturi
uriaşe dintr-o dată?
b. Senzitivitate variabilă a manifestărilor fenotipice
la schimbările diferite din schemă; posibilă în cazul
biologic al secvenţelor lungi de schimbări
schematice, cu schimbări de fenotip mici, urmate
de „punctuaţii” majore fenotipice, în general ale
acestui fenomen de „drift”.
c. Gruparea schemei, ca în cazul speciilor şi
subspeciilor în biologie, sau al quasispeciilor în
teoriile originii vieţii sau al structurii ordinii
cuvintelor în lingvistică .. generalizarea grupării
d. Posibilitatea folosirii, în anumite tipuri de CAS-uri,
a unor variante mai mult secvenţiale decât
simultane
V. Folosirea schemei (Re-expansiune şi aplicare în lumea
reală)
a. Metode de incorporare de noi date (de obicei
seturi mari de date, şi aleatoare)
b. Descrierea, predicţia, comportamnetul prescris –
relaţii dintre aceste funcţii
c. Senzitivitatea acestor operaţii la variaţia noilor
date
VI. Influenţa selecţiei în lumea reală – ce afectează
competiţia schemei
43
a. Conceptul de CAS este încă valid pentru sistemele
în care „moartea” poate fi aproximativ neglijată şi
reproducerea şi populaţia pot fi considereate
neimportante
b. Funcţii de fitness exogene bine definite
c. Nivelul de zgomot, pauzele pentru explorare, sau
alte mecanisme de care sistemul are nevoie
pentru a evita blocarea la nivelul maximelor
minore relative; cercetări sau mecanisme folosite
de diferitele sisteme;
d. Proceduri ce pot fi utilizate atunci când presinile ca
urmare a selecţiei nu derivă din funcţia fitness, ca
în cazul reţelelor neuronale cu coeficienţi reali
asimetrici.
e. Posibile abordări asupra cazului co-evoluţiei, caz în
care conceptul de fitness devine mult mai dificil de
a fi folosit;
f. Situaţii în care apar scheme neadaptive datorate
nepotrivirii momentelor de timp
g. Situaţii în care apar scheme neadaptive datorate
definirii mult prea greoaie a sistemului
h. Situaţii în care apar scheme neadaptive datorate
şansei
VII. Momente de timp
VIII. CAS-uri incluse în alte CAS-uri
44
a. Probleme datorate descrierii interacţiunilor dintre
CAS-urile legate prin incluziune sau generare sau
operativitate simultană la diferite nivele şi la
diferite momente de timp
IX. CAS-uri cu oameni interconectaţi
a. Informaţii cu privire la proprietăţile seturilor de
preferinţe implicite şi explicite ale oamenilor
relevate de asemenea sisteme
X. CAS-uri compuse din multe CAS-uri co-adaptive
a. Importanţa reginii dintre ordine şi dezordine
b. O posibilă fază de tranziţie in regiunea respectivă
c. Posibilitatea exitenţei unei complexităţi efective
foarte mari în regiunea de tranziţie
d. Posibilitatea existenţei unei adaptări eficiente în
regiunea de traziţie
e. Posibilitatea de a relaţiona cu o auto-organizare
critică
f. Posibile derivaţii ale comportamentului de scală în
regiunea de tranziţie
g. Posibilitatea realizării de calcule asupra sistemului
în regiunea de tranziţie, la momentul prezent”.
17. Charles Perrow, Normal Accidents: Living with
High-Risk Technologies
45
Perrow susşine că sistemele noastre au devenit atât de
complexe şi atât de strâns legate, astfel încât accidentele au
devenit normale şi nu ne putem asigura împotriva lor. El
discută ideea legată de interconectarea componentelor prin
interacţiuni complexe, în aşa fel încât, eşecul uneia dintre
acestea afectează multe alte componente. Una dintre ideile
sale este legată de componenta „comon-mode” ,
componentă ce poate fi folosită pentru mai multe scopuri
( de exemplu: o pompă), în aşa fel încât în momentul în care
aceasta nu mai face faţă, apare număr de interacţiuni ce
sunt dificil de a fi prezise. Mai mult, aceste componente sunt
strâns cuplate, în aşa fel încât eşecul se propagă rapid prin
sistem (si poate, nu atât de vizibil).
Autorul foloseşte cuvântul „linear” în contrast cu
cuvântul „complex” în momentul în care descrie
interacţiunile dintre subsisteme (sau componente). Prin
linear, autorul înţelege interacţiunile ce apar într-o secvenţă
aşteptată. Prin complex, autorul înţelege interacţiunile care
apar într-o secvenţă neaşteptată.
Astfel încât, autorul consideră că sistemele complexe sunt
caracterizate prin:
Proximitatea componentelor care nu sunt într-o
secvenţă de producţie
O mulţime de conexiuni de tip „common-mode”
între componente într-o secvenţă de producţie
Bucle feedback nefamiliare sau neintenţionate
46
Mulţi parametrii de control cu interacţiuni posibile
între ei
Surse informaţionale inferenţiale indirecte
Mod de înţelegere limitat al unor procese
Aşadar, dacă sistemele complexe au atât de multe
caracteristici în ceea ce priveşte siguranţa, de ce să nu le
transformăm în sisteme liniare? Deoarece ne străduim să
obţinem performanţă, ceea ce se poate obţine doar cu
ajutorul complexităţii.
Sistemele slab cuplate sunt caracterizate de:
Întârzierile nu sunt posibie
Secvenţa de evenimente este invariabilă
Căile alternative nu sunt disponibile
Oportunitate redusă pentru substituţie sau
stagnare
Redundanţa este proiectată deliberat
Astfel, autorul împarte diferitele sisteme pe următoarele axe,
indicând o continuitate în aceste caracteristici – mult prea
departe de a fi binare.
18. John Sterman, în cartea sa “Business Dynamics”:
Modul său de a privi lumea este reprezentat de
dinamicile sistemului, subliniind „ caracterul nonlinear
(multi-loop, multi-state) al sistemului feedback în care
trăim”. Autorul spunea că „sistemele naturale şi umane
47
prezintă un grad înalt de complexitate dinamică”. De
asemeni, subliniază că complexitatea nu este cauzată simplu
de „numărul componentelor dintr-un sistem sau de numărul
de asocieri ce trebuie avute în vedere în mementul în care
se ia o decizie”. Aceasta din urmă este complexitatea
asociativă, reprezentată de modul prin care se determină
soluţia optimă dintr-un număr foarte, foarte mare de
posibilităţi. Dar, complexitatea dinamică poate să apară în
sisteme mult mai simple, caracterizate de complexitate
asociativă scăzută, datorită „intercaţiunilor dintre agenţi de-
a lungul timpului”.
Timpul scurs din momentul în care se ia o decizie şi
până când starea sistemului se schimbă este un element
des întâlnit şi incomod. Mai evident, întârzierile reduc
numărul de ori în care se poate realiza o buclă de învăţare,
afectând astfel abilitatea de a acumula experienţă, de a
testa ipoteze şi de a îmbunătăţi. ...
Complexitatea dinamică nu numai că încetineşte bucla
de învăţare, dar reduce şi cantitatea de cunoaştere câştigată
în fiecare ciclu. În multe cazuri, experimentele controlate
foarte costisitoare şi lipsite de etică. Adesea, este iposibil de
a conduce experimente controlate. Sistemele complexe se
găsesc în dezechilibru şi evoluează. Multe acţiuni conduc la
consecinţe ireversibile. Trecutul nu poate fi comparat foarte
bine cu circumstanţele curente. Existenţa căilor multiple de
interacţine de tip feedback face să fie dificil a păstra alte
48
aspecte ale sistemului, în aşa fel încât să se poată izola
efectul variabilelor de interes; ca rezultat, multe variabile
sunt modificate simultan, ceea ce face ca interpretarea
schimbărilor comportamentale ale sistemului şi reducerea
numărului de cicluri din cadrul unei bucle de învăţare să se
confunde.
Întârzierile creează de asemeni instabilitate în sustemel
dinamice. Prin adăugarea de întârzieri în buclele feedback
negative, tendinţa sistemului de a oscila creşte.
Un exemplu: conducând o maşină ... întârzierile apărute
între momentul iniţierii unei acţiuni de control (cum ar fi
accelerare sau frânare) şi efectele pe care aceasta le
produce în starea sistemului. Ca şi rezultat, decidenţii de
cela mai multe ori continuă să intervină şi să corecteze
discrepanţele aparente dintre starea sistemului dorită şi cea
actuală, chiar şi după ce s-au luat suficiente acţiuni de
corecţie pentru a readuce sistemul în echilibru, ceea ce
conduce la o ţintire prea departe şi la oscilaţii. Rezultatul
este, de exemplu un mişcare de tip „stop-and-go”. ..
Oscilaţiile şi instabilitatea reduc abilitatea noastră de a
controla, prin confundarea variabilelor şi imposibilitatea de a
discerne între cauze şi efecte, ceea ce conduce mai departe
la o încetinire a ratei de învăţare.”
49
19. Stuart Kauffman, At Home in the Universe: The
Search for the Laws of Self-Organization and
Complexity.
Kauffman aparţine şcolii Santa Fe. Ca şi primă
specializare, el are biologia. El este de părere că ideile lui
Darwin legate de teoria evoluţiei nu au fost suficinte astfel
încât să ne conducă acolo unde suntem astăzi. El scrie
despre sisteme auto-organizatoare ca fiind elementele
adiţionale şi necesare completării unui puzzle.
„ ... Voi prezenta dovada unei idei pe care o voi dezvolta pe
larg în următorul capitol: motivul pentru care sistemele
complexe există la sau aprope de marginea haosului se
datorează faptului că evoluţia le-a adus acolo. În timp ce
reţele autocatalizatoare se nasc spontan şi natural datorită
legilor complexităţii, selecţia naturală influenţându-le
parametrii, optimizând legăturile dintre K şi P, până când
ajung în regim ordonat la această margine – regiunea de
tranziţie dintre ordine şi haos unde comportamnetul complex
prosperă. La urma urmei, sistemele capabile de un
comportament complex au un avantaj legat de
supravieţuire, şi, prin urmare, selecţia naturală îşi
dobândeşte rolul său de modelatoare a ordinii spontane. ...
În regimul haotic, situaţii iniţiale similare tind să devină
progresiv disimilare, şi să se îndepărteze tot mai mult in
spaţiul stărilor, odată cu înaintarea pe propria traiectorie.
50
Vorbim în acest caz de „butterfly effect” şi de senzitivitatea
şa condiţiile iniţiale. Micile perturbaţii se amplifică. În
schimb, când vorbim despre ordine, situaţiile iniţiale similare
tind să devină din ce în ce mai similare, chiar să conveargă
mai aproape, împreună, odată cu înaintarea pe propriile
traiectorii. Aceasta este un alt mod de a exprima
homeostaza. Perturbaţiile starilor apropiate prezintă
fenomenul de „damp out”. Noi măsurăm convergenţa sau
divergenţa medie de-a lungul traiectoriilor unei reţele prentu
a-i determina poziţia acesteia pe axa de ordine-haos. De
fapt, în această măsurătoare, reţelele aflate în starea de
tranziţie ating axele. De fapt, în această măsurătoare,
reţelele aflate în starea de tranziţie au proprietatea că stările
din apropierea lor nici nu diverg, dar nici nu converg. .. Ceea
ce am aflat din comportamentul modest complex pe care îl
cercetăm este faptul că reţelele se adaptează şi se
îmbunătăţesc şi că evoluează, nu chiar la marginea haosului,
ci a regimului de ordine, nu prea departe de marginea
haosului. Acest punct, din regimul de ordine, din apropierea
liniei de tranziţie către haos, permite cea mai bună
combinaţie de stabilitate şi flexibilitate. Este mult prea
devreme să evaluăm ipoteza de lucru legată de faptul că
sistemele adaptive complexe evoluează până la limita
(marginea) haosului. Dacă se va dovedi că este adevărat, v-
a fi într-adevăr frumos. Dar va fi la fel de frumos dacă se va
dovedi că sistemele adaptive complexe evoluează spre o
51
poziţie oarecare situată în regimul de ordine în apropierea
marginii haosului. Poate că o astfel de locaţie pe axe, de
ordine şi stabilitate, dar în acelaşi timp flexibilă, va emerge
ca un fel de caracteristică universală a sistemelor adaptive
complexe in biologie şi chiar mai departe. ... Mai mult, care
va fi sursa acestor proprietăţi, această abilitate de a evolua?
Este această evoluţie destul de puternică pentru a construi
organisme care sunt capabile să se adapteze la mutaţii,
recombinări şi selecţie? Sau este doar o altă sursă de ordine
– auto-organizatoare spontan- necesară? Este corect să
afirmăm că Darvin a presupus simplu că îmbunătăţirea
graduală a fost posibilă în general. El îşi fundamenta
argumentul pe selecţia efectuată de către crescătorii de
bovine, porumbei, câini, şi alte plante şi animale domestice.
Dar este un drum prea lung de la selecţia făcută „de mână”
până la concluzia că toate caracteristicile organismelor
complexe por evolua prin acumularea graduală a variaţiilor
utile. Presupunerea făcută de Darwin, voi încerca să arăt, a
fost aproape în mod cert greşită. Nu pare să fie cazul în care
gradualismul se aplică întotdeauna. În unele sisteme
complexe, orice schimbări minore determină schimbări
catastrofale în comportamentul sistemului. În aceste cazuri,
aşa cum vom discuta în curând, selecţia nu poate construi
sisteme complexe. Avem aici o limitare fundamentală a
selecţiei. Există de asemeni şi o a doua limitare. Chiar şi
atunci cand gradualismul, privit ca mutaţii minore ce
52
cauzează schimbări minore în fenotip, reuşeşte să
construiască, tot nu demonstrează că acea selecţie poate
duce la acumularea cu succes a îmbunătăţirilor minore. În
schimb o eroare catastrofală poate să apară. O populaţie
adaptivă va acumula mai degrabă o succesiune de
catastrofe minore decât o succesiune de imbunătăţiri
minore. Chiar şi prin alegerea selecţiei, ordinea în cazul
organismelor nu este garantată. Vom discuta despre erorile
catastrofale mai târziu în acest capitol. Seceţia, pe scurt,
este un instrument puternic, dar nu atotputernic. Darwin ar fi
realizat acest lucru dacă ar fi fost familiar cu calculatoarele
din ziua de astăzi. ... Evoluţia unui program este fie foarte
grea sau imposibilă în mod esenţial, deoarece este incredibil
de fragilă. ... Programele de calculator familiare sunt exact
acel tip de sisteme complexe care nu prezintă proprietatea
care afirmă că: mici schimbări în structură conduc la mici
schimbări în comportamnet. Aproape toate schimbările în
structură conduc la schimbări catastrofale în comportamnet.
Mai mult, această problemă devine gravă în condiţiile în care
redundanţa este extrasă din program cu scopul de a obţine
un program minimal pentru a rula algoritmul. Într-un cuvânt,
cu cât este mai „comprimat” un program, cu atât este mai
catastrofal afectat de orice schimbare minoră în instrucţiuni.
De aici, cu cât este mai comprimat programul, cu atât este
mai greu de a se obţine print-un proces de căutare evolutiv.
Şi cu toate acestea, lumea abundă de sisteme complexe
53
care au evoluat cu succes – organisme, economii sau
sisteme curente. Ar trebui să începem să nu întrebăm, „ Ce
tipuri de sisteme complexe pot fi atribuite unui proces
evolutiv?”. Ar trebui să spun că un răspuns general valabil
nu este încă cunoscut, dar, sistemele cu un anumir grad de
redundanţă sunt aproape sigur mult mai evoluate decât
acelea fără redundanţă. Din nefericire, noi înţelegem doar
aproximativ ceea ce redundanţa înseamnă în sistemele
evolutive.”
20. Eve Mitleton-Kelly, Ten Principles of Complexity
& Enabling Infrastructures, în COMPLEX SYSTEMS
AND EVOLUTIONARY PERSPECTIVES ON
ORGANISATIONS: THE APPLICATION OF
COMPLEXITY THEORY TO ORGANISATIONS,
ELSEVIER 2003:
Complexitatea nu este o metodologie sau un set de
instrumente (chiar dacă le oferă pe ambele). Cu siguranţă nu
este un capriciu al managementului. Teoriile complexităţii
oferă un cadru conceptual, un mod de găndire, şi un mod de
a privi lumea.
Complexitatea Dinamică apare datorită faptului că sistemele
sunt:
1) Dinamice: Heraclit spunea: „Totul este schimbare”.
Ceea ce apare a fi neschimbător, după o perioadă de
54
timp, începe să se modifice. Schimbarea în cadrul
sistemelor apare în cadrul multor momente de timp, şi
aceste momente diferite câteodată interacţionează.
2) Strâns cuplate: Actorii din cadrul sistemului
interacţionează foarte mult unul cu celălalt şi cu lumea
reală. Fiecare lucru este conectat cu toate celelalte...
3) Guvernate de feedback: Datorită legăturilor strânse
dintre actori, actiunile noastre transmit un feedback cu
privire la acţiunile lor. Deciziile noastre influenţează
starea lumii, cauzând schimbări în mediu şi îi determină
pe ceilalţi să acţioneze, ceea ce dă naştere unei noi
situaţii , care va influenţa mai apoi viitoarele noastre
decizii. Dinamicitatea ia naştere din aceste feedback-
uri.
4) Nonlineare: Efectul este arareori proporţional cu
cauza, şi ceea ce se întâmplă în mod local în sistem (în
apropierea punctului de lucru), de obicei nu se întâmplă
şi în alte regiuni mai îndepărtate. ... Nonlinearitatea de
asemeni apare ca urmare a interacţiilor numeroşilor
factori în luarea de decizii: Presiunea exercitată de şef
pentru a realiza mai multe performanţe, creşte
motivaţia angajatului şi efortul depus – până la punctul
la care acesta din urmă percepe ţelul ca fiind de
neatins.
5) Dependente de istorie: Prin alegerea unui anumit
drum, de obicei, se exclud celelalte drumuri, ceea ce
55
determină în mod decisiv punctul de final (dependenţa
de traiectorie). Multe acţiuni sunt ireversibile: nu poti
reface un ou (a doua lege a termodinamiicii). Stocurile
şi fluxurile (acumulările) şi întârzierile pe perioade lungi
de timp de obicei înseamnă faptul că a face şi a desface
au constante de timp diferite. ...
6) Auto-organizatoare: Dinamica sistemelor provine în
mod endogen şi spontan din propria lor structură. De
obicei, perturbaţii mici, întâmplătoare sunt amplificate
şi modelate de structuri de tip feedback, generînd
modele în spaţiu şi timp şi creând dependenţa de cale.
7) Adaptive: Capacităţile şi regulile de decizii ale
agenţilor în sistmele complexe se shimbă odată cu
trecerea timpului. Evoluţia conduce la secţie şi
proliferarea unor agenţi, în timp ce alţii sunt pe cale de
dispariţie. Adaptarea apare de asemeni odată cu
oamenii care încep să înveţe din experienţă, mai ales în
cazul în care aceştia învaţă moduri noi de a-şi atinge
ţintele, trecând peste obstacole. Învăţarea nu este ,
însă , întotdeauna benefică.
8) Contraintuitive: În sistemele complexe, cauzele şi
efectele sunt distincte în timp şi spaţiu, în timp ce noi
avem tendinţa de a privi cauzele alături de efecte, din
dorinţa de a găsi o explicaţie. Atenţia noastră este
atrasă de simptome, mai degrabă decât să fim atraşi de
56
cauza principală. Politicile de nivel înalt nu sunt de
obicei evidente.
9) Rezistente la politici: Complexitatea sistemelor în
care suntem incorporaţi copleşeşte capacitatea
nnoastră de a le înţelege. Rezultatul: multe soluţii
„evidente” ale problemelor dau greş sau chiar
înrăutăţesc situaţia.
10) Caracterizate de schimburi: Întârzierile de timp
în canalele de tip feedback înseamnă că reacţia pe
termen lung a sistemului ca urmare a unei intervenţii
este de obicei diferită de reacţia pe termen scurt.
Politicile de nivel înalt de obicei au un comportamnet de
tip „mai rău înainte de mai bine”, în timp ce politicile de
nivel scăzut de obicei generează o îmbunătăţire
tranzitorie înainte ca problema să devină mai gravă.”
1.3 Proprietăţile întreprinderii ca Sistem Adaptiv
Complex
Termenul de Sistem Adaptiv Complex (CAS) se referă
deci formal la un sistem colaborativ de componente
participante cuplate într-o modalitate neliniară.
Întreprinderea însăşi este cel mai bun exemplu de astfel de
CAS. În cadrul acesteia, agenţii întreprinderii sunt
componente sau entităţi funcţionale colaborative ale
57
sistemelor de întreprindere. CAS, deci şi întreprinderile, au
mai multe proprietăţi, dintre care cele mai împortante sunt
următoarele :
1.3.1 Conectivitatea şi interdependenţa
Conectivitatea reprezintă un prim aspect al modului în
care apare comportamentul complex al întreprinderii. Într-un
sistem de întreprindere, de exemplu, conectivitatea şi
interdependenţa înseamnă că o decizie sau acţiune ale unui
agent pot afecta alţi agenţi şi părţi ale întreprinderii sau din
afara acesteia. Aceste efecte nu au un impact uniform şi
egal, deci vor putea varia în raport cu ,,starea” fiecărui agent
la acel moment de timp. ,,Starea” unui agent sau a unei
componente va include istoria sa şi reprezentarea actuală a
acesteia, care, la rândul ei, se referă la organizarea şi
structura sa.
Conectivitatea se aplică inter-relaţiilor dintre agenţii
unui sistem, dar şi relaţiilor dintre sisteme, care pot fi
reprezentate ca şi sisteme de artefacte cum ar fi sistemul
informaţional sau sistemul tehnologic al întreprinderii. Un alt
aspect important şi strâns legat de cel anterior este că CAS
sunt multidimensionale şi toate dimensiunile
interacţionează şi se influenţează una pe alta. Acest lucru
înseamnă că interacţiunile şi interdependenţele se formează
între componente care se află pe nivele diferite, iar în cadrul
fiecărui nivel, conexiunile pot fi orizontale şi verticale. O
58
întreprindere multidimensională poate fi abordată din
multiple puncte de vedere, aceste dimensiuni
suprapunându-se şi interferdu-se reciproc, pentru a revela o
anumită faţetă, corespunzătoare uneia dintre dimensiuni.
Odată modificat punctul de vedere din care abordăm
întreprinderea respectivă, se va evidenţia o altă faţetă care
poate să ofere noi şi noi informaţii şi cunoştinţe relative la
sistemul respectiv.
Dar caracteristica definitorie a conectivităţii din cadrul
unui CAS este că îl face capabil să se adapteze şi să
evolueze şi, în acest fel, să creeze o nouă ordine şi coerenţă.
Această creare a unei noi ordini şi coerenţe reprezintă un
factor determinant al complexităţii. Agenţii acţionând aleator
sau conform unei anumite agende, plan sau strategie
niciodată nu pot să lucreze eficient ca un grup sau o
organizaţie fără a crea o coerenţă în ce priveşte un nou mod
de a lucra, noi structuri şi relaţii diferite, în care ierarhiile pot
fi răsturnate sau ignorate. Acest lucru, se pare că este
influenţat de viteza şi intensitatea cu care se propagă
influenţele între agenţii din cadrul întreprinderii.
Propagarea influenţei într-o întreprindere depinde,
evident, de gradul de conectivitate şi interdependenţă dintre
agenţii şi componentele acesteia. De regulă, părţile dintr-o
întreprindere nu sunt total conectate. Fiecare agent
interacţionează cu o anumită submulţime din numărul total
de agenţi existenţi în întreprindere sau în mediul ei
59
înconjurător, deci întreprinderea are o anumită structură
extinsă de tip reţea. Există o reţea internă şi o reţea
externă de legături cu diferite grade de conectivitate între
diferitele componente ale întreprinderii.
Gradul de conectivitate, presupune, deci, luarea în
considerare a forţei de cuplare şi de dependenţă, cunoscute
sub numele de interacţiuni epistatice – iar acestea sunt
funcţii de măsura în care contribuţia la fitness adusă de un
agent depinde de alţi agenţi. În procesele care au loc la nivel
de întreprindere, fitnessul unui agent sau grup de agenţi
depinde de caracteristicile agenţilor sau grupurilor cu care
aceştia interacţionează, în timp ce ele toate se adaptează şi
se modifică simultan. Cu alte cuvinte, o singură entitate
agent (angajat, echipă sau organizaţie) nu contribuie la
fitnessul general independent de celelalte entităţi.
Contribuţia fitness a unei entităţi (agent) poate depinde de
toţi ceilalţi agenţi din acel context. Aceasta este o măsură
contextuală a dependenţei, a influenţei directe sau indirecte
pe care fiecare agent le are cu celelalte entităţi cu care
acesta este cuplat.
Într-o întreprindere, fiecare agent aparţine mai multor
grupuri şi unor contexte diferite şi contribuţia sa la fiecare
context depinde parţial de alţi agenţi din acel grup şi de
modul în care ei sunt legaţi de agentul în cauză. Un exemplu
este atunci când un nou angajat se alătură unei echipe.
Contribuţia acelui angajat va depinde de ceilalţi membrii ai
60
echipei şi de spaţiul pe care ei îl creează pentru o astfel de
contribuţie, care este definit de coordonate cum ar fi
îndemânarea, expertiza, cunoaşterea etc. aduse de noul
angajat.
În CAS, conectivitatea dintre agenţi sau grupuri de
agenţi nu reprezintă o relaţie constantă sau uniformă, ci
variază în timp şi depinde de diversitatea, intensitatea şi
calitatea interacţiunilor dintre agenţii umani. Conectivitatea
poate fi, de asemenea, formală sau informală, desemnată
sau nedesemnată, implicită, cu conexiuni tacite, sau
explicită.
Mai mult, gradul de conectivitate determină reţeaua de
relaţii şi transferul de informaţie şi cunoaştere şi constituie
un element esenţial în formarea şi dezvoltarea proceselor
feedback.
1.3.2 Co-evoluţia
Toate întreprinderile există în cadrul propriului lor
mediu înconjurător şi sunt, de asemenea, parte a acestui
mediu. Aşadar, pe măsură ce mediul înconjurător se schimbă
este necesar ca şi întreprinderile să se schimbe pentru a=şi
asigura supravieţuirea. Dar, deoarece ele sunt parte a
mediului lor înconjurător, când acesta se schimbă este
necesar ca întreprinderea să se schimbe din nou, şi acest
lucru se petrece în mod repetat şi constant de-a lungul
întregii existenţe a unei întreprinderi.
61
Kauffman defineşte co-evluţia ca ,,un proces de peisaje
fitness cuplate, deformate, în care mişcările adaptive ale
fiecărei entităţi schimbă peisajele vecinilor săi” (Kauffman,
1993).
Un alt mod de o a descrie co-evoluţia este acela că
evoluţia unui domeniu sau a unei entităţi este paţial
dependentă de evoluţia altor domenii sau entităţi legate cu
acesta; sau că un domeniu sau entitate se schimbă în
context cu altele. Noţiunea de co-evoluţie cuprinde două
elemente esenţiale: evoluţia interacţiunilor şi pe evoluţia
reciprocă.
În întreprinderi, co-evoluţia în sensul evoluţiei
interacţiunilor se orientează către relaţia dintre entităţile co-
evolutive, adică dintre toate întreprinderile din peisajul
fitness. Un punct important este că co-evoluţia are loc în
cadrul unui peisaj şi nu poate să aibă loc izolat. În contextul
întreprinderii, acesta include dimensiuni sociale, culturale,
tehnice, geografice şi economice şi co-evoluţia poate afecta
atât forma întreprinderii cât şi relaţiile şi interacţiunile dintre
aceasta şi celelalte entităţi co-evolutive (termenul de
entitate aici poate fi substituit cu oricare dintre termenii
individ, agent, echipă, organizaţie, industrie, economie etc.).
Deşi se face o distincţie între o ,,întreprindere”
şi ,,mediul” său, este important de notat că nu există o
dihotomie sau o limită clară între acestea două, în sensul că
o întreprindere este separată de şi, totodată, se adaptează la
62
un mediu în schimbare. Noţiunea la care se ajunge priveşte
cât de mult o întreprindere este legată de alte întreprinderi
sau sisteme din cadrul unei economii. Într-un astfel de
context este necesar să considerăm întreprinderea în funcţie
de co-evoluţia sa cu alte sisteme economice, decât ca o
adaptare la un mediu distinct şi separat.
Într-o economie co-evolutivă, fiecare întreprindere este
considerată un agent care influenţează dar şi este
influenţată de economia în ansamblul ei care poate cuprinde
agenţi consumatori, producători, instituţii economice,
culturale, juridice ş.a. Strategiile acestora nu pot fi privite
simplu ca un răspuns la un mediu în schimbare, care este
separat de economie, ci ca o mişcare adaptivă, care va
afecta atât pe iniţiatorul acţiunii cât şi pe toţi ceilalţi
influenţaţi de el. Noţiunea de co-evoluţie este deci una de
potenţare, ceea ce sugerează că toate acţiunile şi deciziile
afectează mai devreme sau mai târziu fiecare întreprindere.
Dar co-evoluţia înseamnă şi responsabilitate, deoarece
sistemul care este influenţat şi afectat va afecta şi influenţa
la rândul său celelalte entităţi din cadrul său. Această
noţiune nu este similară cu răspunsul pro-activ sau reactiv.
Ea este ,,senzitivitatea” la acţiuni şi priveşte atât schimbările
mediului cât şi posibilele consecinţe ale acţiunilor. Privită din
această perspectivă, co-evoluţia are loc atunci când
entităţile legate între ele se schimbă în acelaşi timp.
63
Co-evoluţia are loc la toate nivelele şi scalele şi poate fi
clasificată în co-evoluţie endogenă când se aplică agenţilor şi
grupurilor din cadrul unei întreprinderi şi în co-evoluţie
exogenă, când ntreprinderea interacţionează cu alte sisteme
economice şi sociale. Această clasificare este totuşi o
simplificare – atât procesele endogene cât şi cele exogene
sunt intercorelate şi graniţele dintre întreprindere şi
,,mediul” său înconjurător nu pot fi clar definite şi stabilite.
1.3.3 Structuri disipative, funcţionarea–departe–
de–echilibru şi istoria
Un alt concept cheie în definirea întreprinderii ca un
CAS este structura disipativă, care reprezintă modalitatea
prin care sistemele deschise schimbă energie, materie sau
informaţie cu mediile lor şi care, atunci când sunt împinse
departe–de–echilibru” creează noi structuri şi o nouă ordine.
Ilya Prigogine a luat în 1977 Premiul Nobel pentru
chimie pentru lucrările sale privind structurile disipative şi
termodinamica dezechilibrului. Prigogine a dat o
interpretarea nouă celei de-a doua legi a termodinamicii.
Disoluţia în entropie nu este o fatalitate absolută, ci ,,în
anumite condiţii, entropia însăşi devine generator de
ordine”. Pentru a fi mai precis ,,în condiţii de non-echilibru,
cel puţin, entropia poate produce, în loc de degradare,
ordine (şi) organizare. Dacă este aşa, atunci entropia, însăşi,
64
îşi pierde caracterul său disipativ. În timp ce anumite
sisteme dispar, alte sisteme evoluează simultan şi cresc cu
mai multă coerenţă” (Prigogine şi Stengers, 1985).
În structurile disipative apare tendinţe de a avea soluţii
alternative care se numesc bifurcaţii. Acest termen este
nepotrivit, deoarece separarea poate să aibă loc între mai
multe soluţii posibile. O bifurcaţie poate conduce la mai
multe traiectorii posibile, unele dintre ele stabile, altele
instabile. Ea apare într-un punct critic ce nu poate fi, însă,
prevăzut. De asemenea, nu se poate prevedea pe care
dintre traiectoriile posibile, stabile sau instabile, va evolua în
continuare sistemul. ,,Doar şansa va decide, prin dinamica
fluctuaţiilor. Sistemul va încerca să aleagă calea şi va face
mai multe încercări, unele fără succes la început, pentru a se
stabiliza. Apoi o fluctuaţie particulară va avea loc. Prin
stabilizare, sistemul devine un obiect istoric, în sensul că
evoluţia lui ulterioară depinde de alegerea în punctul critic”
(Nicolis şi Prigogine, 1989).
Într-o întreprindere, printr-o serie de decizii critice
fiecare agent alege din mai multe alternative posibile, ceea
ce poate determina o traiectorie anumită de evoluţie pentru
fiecare dintre aceştia. Alternativele disponibile, totuşi, sunt
restricţionate de starea curentă a persoanei şi de starea
peisajului (fitness landscape) pe care persoana îl ocupă în
întreprindere. Deci comportamentul emergent al agentului
este nu o problemă de şansă, ci rezultatul alegerii făcute de
65
el dintr-o mulţime finită de alternative posibile. Odată cu o
alegere făcută, există o dimensiune istorică şi o evoluţie
ulterioară care depind de alegerea critică; dar înainte ca
decizia să fie finalizată, alternativele sunt surse de inovaţie
şi diversificare, deoarece ele deschid diferite posibilităţi
pentru agent şi noi soluţii pentru întreprindere.
Când o întreprindere este în faţa unei restricţii, ea
găseşte noi moduri de operare, deoarece sistemele–departe–
echilibru (de normele stabilite) sunt obligate să
experimenteze şi să exploreze propril lor spaţiu al
posibilităţilor şi această explorare le ajută să descopere şi să
creeze noi paterne (modalităţi) de relaţii şi structuri diferite.
1.3.4 Explorarea–spaţiului–posibilităţilor
Complexitatea sugerează că pentru a supravieţui şi a
creşte, o întreprindere are nevoie să exploreze spaţiul său al
posibilităţilor şi să genereze varietate. Complexitatea
sugerează, de asemenea, că o căutare pentru a determina o
singură strategie ,,optimală” nu poate fi nici posibilă şi nici
decizională. Orice strategie poate fi optimă doar în anumite
condiţii şi, când aceste condiţii se schimbă, strategia nu mai
rămâne mult timp optimală. Pentru a supravieţui, o
întreprindere trebuie să verifice constant peisajul şi să
încerce diferite strategii. O întreprindere poate să aibă în loc
de o singură strategie, mai multe micro-strategii care îi
66
permit să evolueze. Aceasta reduce riscul de a obţine o
singură strategie prea târziu, care poate să nu fie chiar cea
mai bună şi să suporte co-evoluţia senzitivă cu un mediu
înconjurător în schimbare. În esenţă, mediile instabile şi
pieţele în rapidă schimbare necesită metode flexibile bazate
pe varietatea necesară (requisite variety) (Ashby, 1969).
Adaptarea flexibilă necesită, de asemenea, noi
conexiuni sau noi moduri de a privi lucrurile. A vedea o nouă
funcţie pentru o parte a unei entităţi existente este numită
exapotare (exapotion).
Când căutăm în spaţiul posibilităţilor pentru un nou
produs sau un mod diferit de a face lucrurile, nu este posibil
să explorăm toate posibilităţile. Poate fi, totuşi, posibil să
considerăm schimbarea ca un pas înainte faţă de ceea ce
există. În acest sens, exapotarea poate fi considerată o
explorare a ceva care este denumit ,,posibilul adiacent”
(Kauffman 2000). Deci este explorare cu un pas înainte,
utilizând “componente” întotdeauna disponibile, dar
punându-le împreună într-un nou mod.
Conform lui Kauffman (2000, p.22) a încerca ceva nou
în orice domeniu (molecular, morfologic, comportamental,
tehnologic şi organizaţional) se face prin explorarea
posibilului adiacent. Rata de descoperire sau mutaţie, totuşi,
este restricţionată de selecţie pentru a evita catastrofele
posibile care pot distruge o comunitate. Viruşii şi bacteriile
au o rată a mutaţiei foarte apropiată de eroarea-catastrofă,
67
care este tranziţia la o fază care face o populaţie
nesutenabilă. Se pare că există o balanţă între descoperire şi
ceea ce ecosistemul poate susţine efectiv. Atât biosfera cât
şi econosfera se pare că au ,,mecanisme endogene care
mijlocesc explorarea posibilului adiacent astfel încât, în
medie, astfel de explorări conduc cu succes la găsirea de noi
modalităţi de a susţine viaţa” (Kauffman, 2000, p.156). În
biosferă, adaptările sunt alese prin selecţia naturală, iar în
econosferă de succesul sau eşecul economic (falimentul) , la
o rată care este sustenabilă.
Deşi rata cu care noutatea poate fi introdusă este
restricţionată, posibilul adiacent este extensibil nedefinit
(Kauffman, 2000, p. 142). Odată descoperirile realizate în
posibilul adiacent, un nou posibil adiacent, accesibil din
prezentul lărgit care include noi descoperiri, devine accesibil.
Deschiderea constantă de noi nişe de lansare a unor produse
pe pieţe şi produse despre care cu câţiva ani în urmă nici nu
ştiam că este posibil să existe reprezintă un exemplu de
posibilităţi extinse ale posibilului adiacent în domeniul
întreprinderilor.
1.3.5 Procesele feedback
Feedbackul reprezintă mecanismul de bază în formarea
în cadrul CAS, a condiţiilor de desfăşurare a proceselor
adaptive şi de selecţie. La o primă vedere, vorbim despre
68
feedback pozitiv şi feedback negativ în funcţie de influenţa
exercitată de o buclă feedback asupra acţiunilor desfăşurate
de agenţii care formează bucla respectivă. Feedbackul
pozitiv (amplificator) determină schimbări în întreprindere, în
timp ce feedbackul negativ are rol de echilibrare, amortizare
şi stabilirea a întreprinderii.
În condiţiile în care CAS funcţionează departe–de–
echilibru, iar componentele întreprinderii sunt interconectate
printr-o reţea de legături şi conexiuni neliniare extrem de
complicate, o întreprindere devine ,,extrem de senzitivă la
influenţele externe. Mici intrări determină efecte mari, uneori
destructive” (Prigogine şi Stengers, 1985) ceea ce poate
duce la necesitatea reorganizării întregii întreprinderi. Acest
proces se datorează şi feedbackului pozitiv. ,,În aceste
condiţii departe–de–echilibru vedem că fluctuaţii sau
perturbaţii foarte mici pot fi amplificate în unde gigantice,
distrugătoare de structuri” (Prigogine şi Stengers, 1985).
În cazul unei întreprinderi, condiţiile de funcţionare
departe–de echilibru operează când aceasta este perturbată
suficient de mult de la normele stabilite sau de la
modalităţile obişnuite de lucru sau odihnă. Aceste perturbaţii
pot să determine atingerea unui punct critic care să ducă la
dezordine sau la crearea unei noi ordini şi organizări. În
acest din urmă caz se spune că s-a creat o nouă coerenţă.
Procesele feedback pozitive sau amplificatoare susţin
această transformare şi ele constituie un punct de plecare
69
pentru înţelegerea mişcării constante între schimbare şi
stabilitate în CAS.
Pentru a înţelege de ce este necesar ca CAS să atingă
condiţiile departe–de-echilibru trebuie arătat că procesele
feedback nu acţionează continuu. De asemenea, în anumite
perioade, buclele feedback pozitive pot fi dominante,
impunând schimbări în sistem, după care să devină
dominante buclele feedback negative, care determină
stabilitatea sistemului în urma schimbărilor pe care le-a
suferit. Acest ciclu de dominanţă alternativă a feedbackului
pozitiv şi negativ se poate repeta şi poate să apară fără să
putem spune care sunt cauzele apariţiei sau schimbării
dominanţei.
De exemplu, într-o întreprindere, dacă efortul de a
îmbunătăţi performanţele şi poziţia de piaţă eşuează în mod
continuu şi dacă creşterile nu sunt mult timp sustenabile,
atunci managerii acesteia pot determina producerea unei
schimbări majore. Aceste intervenţii pot, de asemenea, eşua
şi compania poate ajunge într-un ciclu constant de
restructurări ineficiente. Un motiv pentru acest eşec este o
supraestimare a efectelor ,,mecanismelor adiacente” bazate
pe bucle feedback negative, care au lucrat în trecut. Dar,
într-un mediu turbulent, întregul ecosistem poate fi schimbat
şi nu putem întotdeauna extrapola succesul pe baza
experienţei trecute. Noi paterne de comportament şi noi
70
structuri pot să emeargă şi acestea pot să depindă de sau se
stabilesc prin noi procese feedback pozitive.
În întreprinderi, gradul de conectivitate (dependenţa
sau interacţiunea epistatică) adeseori determină forţa
feedbackului. Feedbackul aplicat interacţiunilor umane
înseamnă influenţa care schimbă acţiuni şi comportamente
potenţiale. Mai mult, în cazul interacţiunilor umane,
feedbackul este rareori o procedură bine delimitată de tip
input–proces–output, perfect predictibilă şi cu rezultate bine
determinate. Acţiunile şi comportamentele pot să varieze în
raport cu gradul de conectivitate dintre diferiţi agenţi, ca şi
în raport cu timpul şi contextul în care au loc procesele
feedback.
Co-evoluţia poate, de asemenea, să depindă de
influenţele feedback reciproce dintre agenţi. O problemă
importantă este, deci, cum gradul de conectivitate şi
feedbackul influenţează co-evoluţia întreprinderii. O primă
întrebare legată de aceasta este modul în care structura
unui ecosistem afectează co-evoluţia. Kauffman afirmă
că ,,Am găsit evidenţa … că structura unui ecosistem
determină co-evoluţia” (Kauffman, 1993, p.279). Această
afirmaţie, demonstrată prin simularea pe calculator, se
poate aplica şi întreprinderilor. Procesele feedback au, deci,
o strânsă legătură atât cu gradul de conectivitate (la toate
nivelele), cât şi cu structura întreprinderii, şi deci şi cu co-
evoluţia.
71
Mai mult, cele două concepte esenţiale de feedback
pozitiv şi negativ trebuie să fie utilizate pentru a descrie
procesele feedback integrate multiple din întreprindere şi
trebuie regândită însăşi natura feedbackului în acest
context, pentru a putea include ulterior influenţele multi-
nivel, multi-proces şi neliniare.
B. W. Arthur observă că teoria economică clasică este
bazată pe ipoteza implicită conform căreia economia este
dominată de bucle feedback negative, ceea ce conduce la
dominanţa unei concepţii a legii profitului descrescător, care,
la rândul ei, conduce la convingerea că în economie este
posibilă obţinerea unui echilibru economic stabil. Aceasta
deoarece buclele feedback negative au un efect stabilizator
şi implică un singur punct de echilibru în care economia va
revni după orice schimbare majoră pe care a suferit-o.
Exemplul utilizat de B. W. Arthur este creşterea preţului
petrolului în anii 70 care a încurajat economisirea energiei şi
conservarea acesteia şi a dus la creşterea numărului de
exploatări petroliere, ceea ce a avut un efect asupra creşterii
predictibile a ofertei şi a rezultat într-o scădere a preţurilor
spre sfârşitul anilor 80 ai secolului trecut.
Dar, după cum arată W. B. Arthur, astfel de forţe nu
operează şi domină întotdeauna. ,,În loc de aceasta, buclele
feedback pozitive măresc (amplifică) efectele micilor
schimbări economice şi cresc profiturile, făcând posibilă
apariţia mai multor puncte de echilibru, depinzând de
72
buclele feedback negative care, pot, de asemenea, să
opereze în sistem” (Arthur, 1990).
Mai mult, traiectoriile specifice pe care o întreprindere
le urmează depind de istoria ei trecută. Ideea aici este că
istoria trecută afectează dezvoltarea viitoare şi pot exista
mai multe traiectorii posibile sau paternuri pe care o
întreprindere le poate urma. Acest lucru explică de ce
comportamentul unei întreprinderi este atât de greu de
prevăzut, chiar dacă menţinem această întreprindere în
cadrul unor limite bine stabilite.
1.3.6 Emergenţa, auto–organizarea şi crearea
unei noi ordini
Auto-organizarea, emergenţa şi crearea unei noi ordini
reprezintă caracteristici esenţiale ale CAS. Ordinea spontană
care apare atunci când întreprindereal, pentru a răspunde la
influenţele exercitate de mediul înconjurător, trece la un nou
mod de organizare se numeşte auto-organizare şi reprezintă
una dintre cele mai uimitoare proprietăţi a CAS, fie că este
vorba despre întreprinderi, ecosisteme sau organizaţii.
Kauffman într-o celebră carte(,,Origins of Order: Self
Organization and Selection” (1993)) arată că selecţia nu
este, aşa cum afirmă concepţia evoluţionistă Darwiniană,
singura forţă care determină adaptarea. Există şi o a doua
forţă care produce spontan ordine, şi anume auto–
73
organizarea, aceasta fiind, alături de selecţia naturală,
absolut necesară pentru evoluţie.
Proprietăţile emergente, calităţile noi, paternele
structurale apar în CAS din interacţiunea elementelor
individuale, acestea reprezintând mai mult decât suma
părţilor componente şi sunt dificil de prevăzut studiind doar
elementele considerate individual.
Emergenţa este procesul care determină apariţia unei
noi ordini împreună cu auto–organizarea. Francisco Varela,
unul dintre creatorii ciberneticii de ordinul doi
(autopoiesisului), atunci când se referă la emergenţă spunea
că ea reprezintă tranziţia de la regulile locale către principiile
globale sau stările generale care însoţesc întreaga mulţime
de agenţi. De pildă, el afirmă că activitatea neuronală a
creierului uman reprezintă o proprietate emergentă şi de aici
sunt posibile constiinţa, gândirea şi creaţia.
Relaţiile reciproce dintre micro-evenimente şi macro-
structuri sunt bidirecţionale şi se crează astfel o influenţă
reciprocă atunci când feedbackul funcţionează ,,Una dintre
cele mai importante probleme ale teoriei evoluţioniste este
feedbackul eventual dintre structurile macroscopice şi
evenimentele microscopice: structurile macroscopice emerg
din evenimentele microscopice, dar, la rândul lor, vor
conduce la o modificare a mecanismelor microscopie”
(Prigogine şi Stengers, 1989). Apare deci un proces co-
evolutiv în care entităţile microscopice individuale şi macro–
74
structurile create prin interacţiunile dintre aceste se
influenţează una pe alta într-un proces iterativ continuu.
În întreprinderi, auto–organizarea poate fi descrisă ca
apariţia spontană a unui grup care execută o sarcină sau are
un anumit scop comun; grupul decide ce face, cum şi când
face şi nu există o entitate exterioară grupului care să
orienteze activitatea acestuia.
Emergenţa în cadrul întreprinderii tinde să creeze
structuri ireversibile sau idei, relaţii şi forme de organizare
care devin parte a istoriei agenţilor şi grupurilor de agenţi şi,
la rândul lor, afectează evoluţia acestor entităţi. De exemplu,
apariţia de noi cunoştinţe şi idei în cadrul unei echipe, firme
sau chiar la nivelul întregii societăţi poate fi descris ca un
proces emergent deoarece rezultă din interacţiunile dintre
agenţi şi nu este suma ideilor existente, ci ceva cu totul nou
şi posibil neaşteptat. Odată ce ideile sunt articulate, ele
formează o parte a istoriei fiecărui agent, dar şi a istoriei
comune a echipei, firmei sau societăţii – procesul nu este
reversibil – şi aceste noi idei şi cunoştinţe pot fi utilizate
pentru a genera alte idei noi şi noi cunoştinţe. În această
viziune, învăţarea organizaţională şi socială reprezintă
proprietăţi emergente – nu sunt doar simple ajustări sau
însumări de noi idei, ci un proces bazat pe interacţiunea
dintre indivizii ce aparţin echipei, firmei sau societăţii care
creează noi modele mentale, împărtăşite de toţi indivizi din
cadrul sistemului respectiv. Atunci când învăţarea conduce
75
la noi comportamente, se poate spune că organizaţia s-a
adaptat şi a evoluat. Noile cunoştinţe, împărtşite de toţi
indivizii prin modele mentale comune, generează, la rândul
lor, învăţare şi cunoaştere.
Apare, astfel, cu o deosebită claritate, legătura
existentă între conectivitate, interdependenţă,
feedback, emergenţă şi auto–organizare. Aceşti piloni ai
CAS acţionează împreună pentru a crea o nouă ordine şi
coerenţă, pentru a susţine întreprinderea şi a-i asigura
supravieţuirea, în special atunci când mediul înconjurător se
schimbă rapid şi într-un mod imprevizibil.
1.4 Întrebări care aşteaptă răspunsuri
Aplicarea teoriilor şi metodelor ciberneticii şi ştiinţelor
complexităţii în domeniul întreprinderilor necesită, într-o
primă instanţă, un mod diferit de a privi firmele însele,
oamenii care lucrează în cadrul lor şi mediul în care ele
operează. Este clar că, în condiţiile actuale, concepţiile mai
mult sau mai puţin tradiţionale despre conducerea şi
organizarea întreprinderilor sunt depăşite şi nu conduc la
rezultatele dorite. Mai mult, întreprinderea însăşi este într-un
proces profund şi radical de schimbare care cuprinde treptat
toate economiile şi va avea un efect uriaş asupra tuturor
aspectelor vieţii economice şi sociale. Un astfel de proces
76
poate fi comparat cu modernizarea întreprinderilor în urma
revoluţiilor tehnologice care au avut loc periodic în istoria
omenirii. Dar acum asistăm la o revoluţie pe planul
cunoaşterii şi al informaţiei care întrece ca dimensiuni tot
ceea ce s-a întâmplat în trecut.
În acest context, se ridică o serie de întrebări; la unele
dintre ele vom încerca să răspundem în acest curs, altele
sunt încă departe de a avea un răspuns.
1) Ce effect vor avea “condiţiile iniţiale” asupra dezvoltării
ulterioare a întreprinderii?
2) În ce sens sunt întreprinderile adaptive? Cum devin ekle
adaptive? Care este rolul proprietarilor-managerilor şi altor
acţionari în relaţie cu aceasta?
3) Similar, cum o întreprindere devine “potrivită” cu peisajul
său fitness? Ce atribute, capacităţi şi resurse sunt necesare
pentru a optimiza fitnessul în cadrul unui „peisaj” particular?
4) Ce grad de “conectivitate” are întreprinderea? Cât de
important pentru supravieţuire şi creştere este acesta, nu
doar pentru întreprindere dar pentru Intreg „ecosistemul”
din care aceasta face parte? Există un grad optim de
conectivitate?
5) În ce sens întreprinderea co-evoluează cu alte
întreprinderi sau alţi deţinători de acţiuni? Care este
rezultatul acestei co-evoluţii?
77
6) Cum învaţă întreprinderea despre mediul său
înconjurător? Cum utilizează ea ceea ce a învăţat pentru a
efectua „mutări adaptive”?
7) În ce măsură întreprinderile agregă şi formează sisteme
auto-susţinătoare (clustere)? Ce caracteristici evoluţioniste
emerg din aceste sisteme de ordin superior?
8) Cum formează firmele reţele? Sunt aceste relaţii în reţele
continue sau discontinue?
9) Ce strategii utilizează proprietarii-manageri pentru a
îmbunătăţi poziţionarea afacerii şi deci pentru a creşte
şansele de supravieţuire?
78
79