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