sistemas
pensamiento sistemico
Enfoque de sistemas
Modelación
de sistemas
Dinamica de sistemas
miércoles, 25 de enero de 2012
el proceso de modelacion sistemica
La
modelación de sistemas usa tres elementos: insumos, procesos y productos. Los
insumos son los recursos utilizados para llevar a cabo las actividades
(proceso). Estos insumos pueden ser materia prima o productos y servicios
producidos por otras partes del sistema.
Por ejemplo, con el sistema para el tratamiento de la malaria, los insumos incluyen los medicamentos antimaláricos y profesionales de salud idóneos. Otras partes del sistema proporcionan ambos insumos: los medicamentos provienen del subsistema logístico y la mano de obra calificada proviene del subsistema de capacitación.
Los procesos son las actividades y las tareas que convierten a los insumos en productos y servicios.
Los productos son los resultados de los procesos; por lo general se refieren a los resultados directos generados por un proceso y a veces se pueden referir a los efectos más indirectos sobre los clientes mismos y los impactos más indirectos todavía sobre la comunidad en general.
Los resultados son los productos o servicios directos que produce el proceso. Los resultados del sistema para el tratamiento de la malaria son los pacientes que reciben los servicios de terapia y asesoramiento.
Por ejemplo, con el sistema para el tratamiento de la malaria, los insumos incluyen los medicamentos antimaláricos y profesionales de salud idóneos. Otras partes del sistema proporcionan ambos insumos: los medicamentos provienen del subsistema logístico y la mano de obra calificada proviene del subsistema de capacitación.
Los procesos son las actividades y las tareas que convierten a los insumos en productos y servicios.
Los productos son los resultados de los procesos; por lo general se refieren a los resultados directos generados por un proceso y a veces se pueden referir a los efectos más indirectos sobre los clientes mismos y los impactos más indirectos todavía sobre la comunidad en general.
Los resultados son los productos o servicios directos que produce el proceso. Los resultados del sistema para el tratamiento de la malaria son los pacientes que reciben los servicios de terapia y asesoramiento.
Modelacion de sistemas
El
primer paso a dar para estudiar un sistema es elaborar un modelo, el cual puede
ser una representación formal de la teoría o una explicación formal de la
observación empírica. Sin embargo, a menudo es una combinación de ambas. Los propósitos de usar un modelo son los
siguientes:
1. Hace posible que un
investigador organice sus conocimientos teóricos y sus observaciones empíricas
sobre un sistema y deduzca las consecuencias lógicas de esta organización.
2. Favorece una mejor
comprensión del sistema.
3. Acelera análisis.
4. Constituye un sistema
de referencia para probar la aceptación de las modificaciones del sistema.
5. Es más fácil de
manipular que el sistema mismo.
6. Hace posible controlar
más fuentes de variación que lo que permitiría el estudio directo de un sistema.
7. Suele ser menos
costoso.
Al analizar un sistema podemos observar, que
al cambiar un aspecto del mismo, se producen cambios o alteraciones en otros.
Es en estos casos en los que la simulación, representa una buena alternativa
para analizar el diseño y operación de complejos procesos o sistemas.
La modelación de sistemas es una metodología
aplicada y experimental que pretende:
- Describir
el comportamiento de sistemas.
- Hipótesis
que expliquen el comportamiento de situaciones problemática.
- Predecir
un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante
cambios en el sistema o en su método de operación.
simulacion
Simulación es la experimentación con
un modelo de
una hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo.
Thomas
T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann la define así: "Simulación es una
técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos
experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las
cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de
sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos".
Una
definición más formal formulada por R.E. Shannon1 es:
"La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y
llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el
comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites
impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el
funcionamiento del sistema".
Isomorfismo
El concepto matemático de isomorfismo (del griego iso-morfos:
Igual forma) pretende captar la idea de tener la misma estructura.
Dos
estructuras matemáticas entre las que existe una relación de isomorfismo se
llaman isomorfas.
Definición formal
Se puede definir concisamente como: un
isomorfismo es un homomorfismo biyectivo tal que su
inversa es también homomorfismo
Historia y concepto
En
el siglo XX se ha precisado en matemáticas la
noción intuitiva de estructura, siguiendo la concepción de Aristóteles de
la materia y la forma, según la cual cada estructura es un conjunto X dotado de ciertas operaciones (como
la suma o el producto) o de ciertas relaciones (como una ordenación) o ciertos subconjuntos (como en el caso de la topología), etc. En este caso, el conjunto X es la materia y
las operaciones, relaciones, etc., en él definidas, son la forma.
El
descubrimiento de Platón de que la forma es lo que importa se
recoge en matemáticas con el concepto de isomorfismo. Una aplicaciónf:X→Y entre dos conjuntos dotados
del mismo tipo de estructura es un isomorfismo cuando cada elemento de Y
proviene de un único elemento de X y f transforma las operaciones, relaciones,
etc. que hay en X en las que hay en Y. Cuando entre dos estructuras hay un
isomorfismo, ambas son indistinguibles, tienen las mismas propiedades, y
cualquier enunciado es simultáneamente cierto o falso. Por eso en matemáticas
las estructuras deben clasificarse salvo isomorfismos.
Ejemplos de isomorfismos
Por ejemplo,
si X es un número real positivo con el producto y Y es un número real con la
suma, el logaritmo ln:X→Y es un isomorfismo, porque ln(ab)
= ln(a) + ln(b) y cada número real es el logaritmo de
un único número real positivo. Esto significa que cada enunciado sobre el
producto de números reales positivos
tiene (sin más que sustituir cada número por su logaritmo) un enunciado
equivalente en términos de la suma de números reales, que suele ser más simple.
Otro ejemplo:
si en el espacio E elegimos una unidad de longitud y tres ejes mutuamente
perpendiculares que concurren en un punto, entonces a cada punto del espacio
podemos asociarles sus tres coordenadas cartesianas, obteniendo así una
aplicación f:E→R³ en el conjunto de las sucesiones de tres números reales.
Cuando en E consideramos la distancia que define la unidad de longitud fijada y
en R³ consideramos la distancia que define la raíz cuadrada de la suma de los
cuadrados de las diferencias, f es un isomorfismo. Este descubrimiento
fundamental de Descartes permite
enunciar cualquier problema de la geometría del espacio en términos de
sucesiones de tres números reales, y este método de abordar los problemas
geométricos es el núcleo de la llamada geometría analítica.
Característica
El
descubrimiento de un isomorfismo entre dos estructuras significa esencialmente
que el estudio de cada una puede reducirse al de la otra, lo que nos da dos
puntos de vista diferentes sobre cada cuestión y suele ser esencial en su
adecuada comprensión. También significa una analogía como una
forma de inferencia lógica basada en
la asunción de que dos cosas son la misma en algunos aspectos, aquellos sobre
los que está hecha la comparación. En ciencias
sociales, un isomorfismo consiste en la aplicación de una
ley análoga por no existir una específica o también la comparación de un
sistema biológico con un sistema social, cuando se trata de definir la palabra
"sistema". Lo es igualmente la imitación o copia de una estructura
tribal en un hábitat con estructura urbana.
Dinámica de sistemas
La dinámica de sistemas es un enfoque para entender el
comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo. Lidia con ciclos derealimentacion interna
y retrasos en los tiempos que afecta el comportamiento del sistema total.
Lo
que hace diferente al enfoque de dinámica de sistemas de otros enfoques para
estudiar sistemas complejos, es el uso de ciclos derealimentacion y existencias y flujos. Estos elementos, que
se describen como sistemas aparentemente simples, despliegan una desconcertante no linealidad.
La dinámica de sistemas es una
metodología y una técnica de simulación por computador para encuadrar,
comprender y discutir situaciones y problemas complejos. Originalmente
desarrollada en 1950, para ayudar a los administradores corporativos a mejorar
su entendimiento de los procesos industriales, la dinámica de sistemas es
actualmente usada en el sector publico y privado para el análisis y diseño de
políticas.
La dinámica de sistemas como
método para entender el comportamiento dinámico de sistemas complejos es una
área de la teoría de sistemas. La base para el método es
el reconocimiento de que la estructura de cualquier sistema es a menudo tan
importante para determinar su comportamiento como los componentes individuales.
Algunos ejemplos son la teoría del
caos y la dinámica
social. También se dice a menudo, que como hay propiedades del todo
que no pueden ser encontradas entre las propiedades de los elementos entonces
el comportamiento del todo no puede ser explicado en términos del
comportamiento de sus partes
Historia
Fue
fundada formalmente a principios de la década de 1960 por Jay Forrester, aunque estudios
similares ya existían como los modelos de poblaciones ,de la MIT Sloan School of Management (Escuela de Administración Sloan, del Instituto
Tecnológico de Massachusetts) con el establecimiento del MIT System Dynamics Group. En esa época había empezado a aplicar lo que había
aprendido sus conocimientos de gestión de la producción a toda clase de
sistemas.
Aplicaciones:
enfoque de sistemas
Enfoque de sistemas
El enfoque sistémico es, sobre todo, una combinación de filosofía y de metodología general, engranada a una función de planeación y diseño. El análisisde sistema se basa en la metodología interdisciplinaria que
integra técnicas y conocimientos de diversos campos
fundamentalmente a la hora de planificar y diseñar sistemas complejos y voluminosos que realizan funciones específicas.
Características
del Enfoque de Sistemas:
·
Interdisciplinario
·
Cualitativo y Cuantitativo a la vez
·
Organizado
·
Creativo
·
Teórico
·
Empírico
·
Pragmático
El enfoque de sistemas se centra constantemente en sus objetivos totales. Por tal razón es importante definir
primeros los objetivos del sistema y examinarlos continuamente y, quizás,
redefinirlos a medida que se avanza en el diseño.
Podría ser aplicado en el estudio de las organizaciones, instituciones y diversos entes planteando una visión Inter,
Multi y Transdisciplinaria que ayudará a analizar y desarrollar a la empresa de manera integral permitiendo identificar y
comprender con mayor claridad y profundidad los problemasorganizacionales, sus múltiples causas
y consecuencias. Así mismo, viendo a la organización como un ente integrado, conformada por partes que
se interrelacionan entre sí a través de una estructura que se desenvuelve en un entorno determinado, se
estará en capacidad de poder detectar con la amplitud requerida tanto la
problemática, como los procesos de cambio que de manera integral, es decir a nivel humano,
de recursos y procesos, serían necesarios de implantar en la
misma, para tener un crecimiento y desarrollo sostenibles y en términos viables en un tiempo determinado.
Diferencia del Enfoque de Sistema con el Enfoque Tradicional y otras
áreas del pensamiento como el Enfoque Sistemático:
Bajo la perspectiva del enfoque de sistemas la realidad que concibe el
observador que aplica esta disciplina se establece por una relación muy estrecha entre
él y el objeto observado, de manera que su "realidad" es producto de un proceso de co-construcción entre él y el objeto observado, en un espacio y
tiempo determinado, constituyéndose dicha realidad en algo que ya no es externo
al observador y común para todos, como lo plantea el enfoque tradicional, sino
que esa realidad se convierte en algo personal y particular, distinguiéndose claramente entre lo
que es el mundo real y la realidad que cada observador concibe para sí.
La consecuencia de esta perspectiva sistémica, fenomenológica y hermenéutica es que hace posible ver a la organización ya no
como que tiene un fin predeterminado (por alguien), como lo plantea el esquema
tradicional, sino que dicha organización puede tener diversos fines en función
de la forma cómo los involucrados en su destino la vean, surgiendo así la
variedad interpretativa. Estas visiones estarán condicionadas por los intereses
y valoresque posean dichos involucrados,
existiendo solamente un interés común centrado en la necesidad de la
supervivencia de la misma.
Es una ciencia interdisciplinaria que trata de los sistemas de comunicación y control en los organismos vivos, las máquinas y las organizaciones; surge entre la ingeniería, la biología,
la matemática y la lógica, estudiando todo ente que se comporte
como un ser viviente. El término cibernética, que proviene del griego
kybernēeēs (‘timonel’ o ‘gobernador’), fue aplicado por primera vez en 1948 por
el matemįtico estadounidense Norbert Wiener a la teorķa de los mecanismos de
control.
La cibernética se desarrolló como investigación de las técnicas por las cuales la información se transforma en la actuación deseada. Esta
ciencia surgió de los problemas planteados durante la II Guerra Mundial al desarrollar los denominados cerebros
electrónicos y los mecanismos de control automático para los equipos militares
como los visores de bombardeo.
La cibernética también se aplica al estudio de la psicología,
la inteligencia artificial, los servomecanismos, la economía, la neurofisiología, la ingeniería de
sistemas y al de los sistemas sociales.
Fue desarrollada por Ludwin Von Bertalanffy alrededor de la década de
1920/1930, y se caracteriza por ser una teoría de principios universales aplicables a los sistemas en general.
La Teoría General de Sistemas no busca solucionar problemas o intentar soluciones prácticas, pero sí producirteorías y formulaciones conceptuales que pueden crear
condiciones de aplicación en la realidad empírica.
Según Bertalanffy los fines principales de la Teoría General de
Sistema son:
·
Desarrollar principios unificadores que vallan
verticalmente por el universo de las ciencias individuales.
·
Centrarse en una Teoría General de Sistemas.
·
Tendencia general hacia una integración en las
varias ciencias, naturales y sociales.
·
Medio importante para aprender hacia la teoría
exacta en los campos no físicos de la ciencia.
Según Bertalanffy (1976) se puede hablar de una filosofía de sistemas,
ya que toda teoría científica de gran alcance tiene aspectos metafísicos. El
autor señala que "teoría" no debe entenderse en su sentido
restringido, esto es, matemático, sino que la palabra teoría está más cercana,
en su definición, a la idea de paradigma de Kuhn. El distingue en la filosofía de sistemas
una ontología de sistemas, una epistemología de sistemas y una filosofía de valores de
sistemas.
La ontología se aboca a la definición de un sistema y al entendimiento
de cómo están plasmados los sistemas en los distintos niveles del mundo de laobservación, es decir, la ontología se preocupa
de problemas tales como el distinguir un sistema real de un sistema conceptual. Los sistemas reales son, por ejemplo, galaxias, perros, células y átomos. Los sistemas conceptuales son la
lógica, las matemáticas, la música y, en general, toda construcción simbólica.
Bertalanffy entiende la ciencia como un subsistema del sistema conceptual,
definiéndola como un sistema abstraído, es decir, un sistema
conceptual correspondiente a la realidad. El señala que la distinción entre
sistema real y conceptual está sujeta a debate, por lo que no debe considerarse en
forma rígida.
La epistemología de sistemas se refiere a la distancia de la TGS con
respecto al positivismo o empirismo lógico. Bertalanffy, refiriéndose a si mismo,
dice: "En filosofía, la formación del autor siguió la tradición del
neopositivismo del grupo de Moritz Schlick, posteriormente llamado Círculo
de Viena. Pero, como tenía que ser, su interés en el misticismo alemán, el
relativismo histórico de Spengler y la historia del arte, aunado a otras actitudes no ortodoxas, le impidió llegar a ser un buen
positivista. Eran más fuertes sus lazos con el grupo berlinés de la Sociedad de Filosofía Empírica en los años veintitantos;
allí descollaban el filósofo-físico Hans Reichenbach, el psicólogo A. Herzberg
y el ingeniero Parseval (inventor del dirigible)". Bertalanffy señala que
la epistemología del positivismo lógico es fisicalista y atomista. Fisicalista
en el sentido que considera el lenguaje de la ciencia de la físicacomo
el único lenguaje de la ciencia y, por lo tanto, la física como el
único modelo de ciencia. Atomista en el sentido que busca
fundamentos últimos sobre los cuales asentar el conocimiento, que tendrían el carácter de indubitable. Por otro lado, la TGS no comparte
la causalidad lineal o unidireccional, la tesis que la percepción es una reflexión de cosas reales o el conocimiento una aproximación a la verdad o la realidad.
Bertalanffy señala "[La realidad] es una interacción entre conocedor y conocido, dependiente de
múltiples factores de naturaleza biológica, psicológica, cultural,lingüística, etc. La propia física nos enseña
que no hay entidades últimas tales como corpúsculos u ondas, que existan independientemente del
observador. Esto conduce a una filosofía ‘perspectivista’ para la cual la
física, sin dejar de reconocerle logros en su campo y en otros, no representa
elmonopolio del conocimiento. Frente al reduccionismo y las
teorías que declaran que la realidad no es ‘nada sino’ (un montón de partículas
físicas, genes, reflejos, pulsiones o lo que sea), vemos la ciencia como una de
las ‘perspectivas’ que el hombre, con su dotación y servidumbre biológica,
cultural y lingüística, ha creado para vérselas con el universo al cual está ‘arrojado’ o, más bien, al que está
adaptado merced a la evolución y la historia".
La filosofía de valores de sistemas se preocupa de la relación entre
los seres humanos y el mundo, pues Bertalanffy señala que la imagen de ser humano diferirá si se entiende el mundo
como partículas físicas gobernadas por el azar o como un orden jerárquico
simbólico. La TGS no acepta ninguna de esas visiones de mundo, sino que opta
por una visión heurística.
Finalmente, Bertalanffy reconoce que la teoría de sistemas comprende
un conjunto de enfoques que difieren en estilo y propósito, entre las cuales se
encuentra la teoría de conjuntos (Mesarovic) , teoría de las redes (Rapoport),
cibernética (Wiener), teoría de la información (Shannon y Weaver), teoría de
los autómatas (Turing), teoría de los juegos (von Neumann), entre otras. Por eso, la práctica
del análisis aplicado de sistemas tiene que aplicar diversos modelos, de acuerdo con la naturaleza del caso
y con criterios operacionales, aun cuando algunos conceptos, modelos y
principios de la TGS –como el orden jerárquico, la diferenciación progresiva,
la retroalimentación, etc.– son aplicables a
grandes rasgos a sistemas materiales, psicológicos y socioculturales.
Teoría relacionada con las leyes matemáticas que rige la transmisión y el
procesamiento de la información. Más concretamente, la teoría de la información
se ocupa de la medición de la información y de la representación de la
misma (como, por ejemplo, su codificación) y de la capacidad de los sistemas
de comunicación para transmitir y procesar información.
La codificación puede referirse tanto a la transformación de voz o
imagen en señales eléctricas o electromagnéticas, como al cifrado
de mensajes para asegurar su privacidad.
La teoría de la información fue desarrollada inicialmente, en 1948,
por el ingeniero electrónico estadounidense Claude E. Shannon, en su artículo,
A Mathematical Theory of Communication (Teoría matemática de la comunicación).
La necesidad de una base teórica para la tecnología de la comunicación surgió del aumento de la complejidad y de la
masificación de las vías de comunicación, tales como el teléfono, las redes de teletipo y los sistemas
de comunicación por radio.
La teoría de la información también abarca todas las restantes formas
de transmisión y almacenamiento de información, incluyendo la televisión y los impulsos eléctricos que se transmiten en
las computadoras y en la grabación óptica de datos e imágenes. El término información se refiere a
los mensajes transmitidos: voz o música transmitida por teléfono o radio,
imágenes transmitidas por sistemas de televisión, información digital en sistemas y redes de
computadoras, e incluso a los impulsos nerviosos en organismos
vivientes. De forma más general, la teoría de la información ha sido aplicada
en campos tan diversos como la cibernética, la criptografía, la lingüística, la psicología y
la estadística.
Al hablar de dinámica de un sistema nos referimos a que las distintas variables que podemos asociar a sus partes sufren cambios a
lo largo del tiempo, como consecuencia de las interacciones que se producen en
ellas. Su comportamiento vendrá dado por el conjunto de trayectorias de
todas las variables, que suministra algo así como una narración de lo acaecido
en el sistema.
Es una metodología ideada para resolver problemas concretos. Los
campos de aplicación de la dinámica de sistemas son muy variados. Por ejemplo,
para construir modelos de simulación informática, sistemas sociológicos, ecológicos
y medioambientales. Otro campo interesante de aplicaciones es el que
suministran los sistemas energéticos, en donde se ha empleado para definir estrategias de empleo de los recursos energéticos. Se ha empleado
también para problemas de defensa, simulando problemas logísticos de evolución
de tropas y otros problemas análogos.
La complejidad de un sistema depende de las relaciones entre sus
elementos y no como una propiedad de un elemento aislado. La complejidad de un
sistema se precisa como una propiedad intrínseca de los artefactos y no toma en
cuenta la percepción de un observador externo.
La
complejidad de un sistema nunca disminuirá cuando las relaciones entre sus
componentes aumenten.
La complejidad es solo un factor a aplicar para determinar el entendimiento del sistema y puede ayudar a pronosticarlo, pero no es el único
elemento que se deba usar para medir el entendimiento del
sistema.
Sistemas
Abiertos y Sistemas Cerrados:
Sistemas
Abiertos: Es aquel que presenta intercambio con el ambiente, a través de entradas y salidas. Son
adaptativos para sobrevivir. Su estructura es óptima cuando el conjunto de
elementos del sistema se organiza, aproximándose a una operación adaptativa. La
adaptabilidad es un continuo proceso de aprendizaje y de auto-organización.
Sistemas
Cerrados: Es aquel que no tiene medio ambiente, es decir,
no hay sistemas externos que lo violen, por lo mismo un sistema cerrado no esmedio ambiente de ningún otro sistema. no presentan intercambio
con el medio ambiente que los rodea, son herméticos a cualquier influencia
ambiental. No reciben ningún recurso externo y nada producen que sea enviado
hacia fuera. En rigor, no existen sistemas cerrados. Se da el nombre de sistema
cerrado a aquellos sistemas cuyo comportamiento es determinístico y programado
y que opera con muy pequeño intercambio de energía ymateria con el ambiente. Se aplica el término a los
sistemas completamente estructurados, donde los elementos y relaciones se
combinan de una manera peculiar y rígida produciendo una salida invariable,
como las máquinas.
Redes de comunicación:
No son más que la posibilidad de compartir con carácter universal la
información entre grupos de computadoras y sus usuarios; un componente
vital de la era de la información.
La generalización del ordenador o computadora personal (PC) y de la red de área
local (LAN) durante la década de los ochenta ha dado
lugar a la posibilidad de acceder a información en bases de datos remotas,
cargar aplicaciones desde puntos de ultramar, enviar mensajes a otros países y
compartir archivos, todo ello desde un ordenador
personal.
Las redes que permiten todo esto son equipos avanzados y complejos. Su eficacia se basa en la confluencia de muy diversos
componentes. El diseño e implantación de una red mundial de ordenadores es uno
de los grandes ‘milagros tecnológicos’ de las últimas décadas.
Como ya es muy bien conocida la definición de sistema, debemos
mencionar que para que un sistema sea completamente efectivo, este debe ser
estar estructurado conjuntamente a un grupo de aspectos que a continuación se
mencionan:
Los Aspectos Estructurales comprenden:
·
Un Límite
·
Unos elementos
·
Unos depósitos de reservas
Los Aspectos Funcionales comprenden:
·
Flujos de energía
·
Información
·
Válvulas que controlan el rendimiento del sistema
·
Tiempos de duración de las reservas
"Stokages"
·
Bucles de Información
·
Bucles de retroalimentación (positivos y
negativos).
Bucles de
Retroalimentación Positiva: Son aquellos en los que la variación de un elemento se propaga a lo
largo del bucle de manera que refuerza la variación inicial.
Bucles de Retroalimentación Negativa: Son aquellos en los que la variación de un elemento se propaga a lo largo del bucle de manera que contrarreste la la variación inicial. Tiende a crear equilibrio.
Bucles de Retroalimentación Negativa: Son aquellos en los que la variación de un elemento se propaga a lo largo del bucle de manera que contrarreste la la variación inicial. Tiende a crear equilibrio.
Es el proceso mediante el cual la información sale de un emisor con
destino a un receptor pasando a través de un canal o medio que es el que logra
que se comunique cierta información entre dos o más personas.
Estabilidad
Dinámica:
Un sistema se dice estable cuando puede mantenerse en equilibrio a
través del flujo continuo de materiales, energía e información.
La estabilidad de los sistemas ocurre mientras los mismos pueden
mantener su funcionamiento y trabajen de manera efectiva (mantenibilidad).
Es la propiedad de un sistema que define su nivel de respuesta y de
adaptación al contexto, este proceso mantiene las condiciones internas
constantes necesarias para la vida.
El concepto de homeostasis fue introducido por primera vez por el fisiólogo
francés del siglo XIX Claude Bernard, quien subrayó que "la estabilidad
del medio interno es una condición de vida libre". El término homeostasis
deriva de la palabra griega homeo que significa "igual", y stasis que
significa "posición".
Es la tendencia hacia la desorganización y la distribución uniforme de los elementos de un sistema, lo cual
implica la anulación de sus diferencias de potencial y por ende de su capacidad
de trabajo, debido al desgaste que el sistema
presenta por el transcurso del tiempo o por el funcionamiento del mismo.
Los sistemas altamente entrópicos tienden a desaparecer por el desgaste
generado por su proceso sistémico.
Los sistemas vivos son capaces de conservar estados de organización
improbables (entropía). Este fenómeno aparentemente
contradictorio se explica porque los sistemas abiertos pueden importar energía
extra para mantener sus estados estables de organización e incluso desarrollar
niveles más altos de improbabilidad. La neguentropía, entonces, se refiere a la
energía que el sistema importa del ambiente para mantener su organización y
sobrevivir (Johannsen. 1975).
Todo sistema es sinérgico en tanto el examen de sus partes en forma
aislada no puede explicar o predecir su comportamiento. La sinergesis es, en
consecuencia, un fenómeno que surge de las interacciones entre las partes o
componentes de un sistema (conglomerado).
Este concepto responde al postulado aristotélico que dice que "el
todo no es igual a la suma de sus partes". La totalidad es la conservación
del todo en laacción recíproca de las partes componentes (teleología). En términos menos esencialistas,
podría señalarse que la sinergesis es la propiedad común a todas aquellas cosas
que observamos como sistemas.
Comprende el número de elementos discretos en un sistema (v = cantidad
de elementos).
El pensamiento sistémico aparece formalmente hace unos 45 años atrás,
a partir de los cuestionamientos que hizo Ludwing Von Bertalanffy, quien cuestionó
la aplicación del método científico, debido a que éste se basaba en una
visión mecanicista y causal, que lo hacía débil como esquema para la
explicación de los grandes problemas que se dan en los sistemas vivos.
El Pensamiento Sistémico está basado en la dinámica de sistemas y es altamente
conceptual. Provee de modos de entender los asuntos empresariales mirando los
sistemas en términos de tipos particulares de ciclos o arquetipos e incluyendo
modelos sistémicos explícitos (muchas veces simulados por ordenador) de los
asuntos complejos.
El pensamiento sistémico es la actitud del ser humano, que se basa en la percepción del
mundo real en términos de totalidades para su análisis, comprensión y accionar,
a diferencia del planteamiento del método científico, que sólo percibe partes
de éste y de manera inconexa.
El pensamiento sistémico es integrador, tanto en el análisis de las
situaciones como en las conclusiones que nacen a partir de allí, proponiendo soluciones
en las cuales se tienen que considerar diversos elementos y relaciones que
conforman la estructura de lo que se define como "sistema", así como
también de todo aquello que conforma el entorno del sistema definido.
Las filosofías que enriquecen el pensamiento sistémico contemporáneo
son la fenomenología de Husserl y la hermenéutica de Gadamer, que a su
vez se nutre del existencialismo de Heidegeer, del historicismo de Dilthey y de la
misma fenomenología de Husserl.
El enfoque sistémico es la construcción de modelos. Un modelo es una
abstracción de la realidad que captura la esencia funcional del sistema, con el
detalle suficiente como para que pueda utilizarse en la investigación y la
experimentación en lugar del sistema real, con menos riesgo, tiempo y coste.
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