RESILIENCIA III

Cualquier tecnología suficientemente avanzada
 es indistinguible de la magia.
Arthur C. Clarke.

Es posible que comencemos a percibir cierto grado de complejidad en la perspectiva sistémica de la gestión de las organizaciones; la realidad es que la gestión de las organizaciones es un asunto extremadamente complejo y que las visiones simplistas no han logrado sino llevarnos por aparentes atajos que solamente acumulan tensiones que, finalmente, habrán de ser compensadas en el largo o mediano plazos.

Tal vez, quien logró ofrecernos la mayor claridad respecto de la complejidad fue Warren Weaver, quien había trabajado por más de 20 años para el Departamento de Ciencias Naturales de la fundación Rockefeller y a finales de los 50´s, a su retiro, escribió un informe prospectivo sobre el avance científico. El texto puede ser considerado como fundacional de la Teoría de la Complejidad. Entre sus páginas, responde a la pregunta ¿Qué es la ciencia?, argumentando que “La ciencia es claramente una forma de resolver los problemas, no todos los problemas, pero una gran clase de los más importantes y prácticos”. Bajo esta perspectiva, Weaver clasifica los problemas y los sitúa cronológicamente en el desarrollo de la ciencia.

Primeramente, nos dice que, hasta antes de 1900, la ciencia se concentró en soluciones a problemas de pocas variables, problemas de simplicidad; problemas como la velocidad, que se resolvía con la famosa fórmula de “Velocidad = Distancia / Tiempo”. Pensando en el conocimiento de la gestión del riesgo, como ejemplo, podemos recordar la popular fórmula del Riesgo: “Riesgo es igual a Probabilidad por Consecuencias”.

Al inicio del siglo XX, se desarrollaron técnicas de gran alcance, en cuanto a la teoría de la probabilidad y de la estadística, para resolver problemas de complejidad desorganizada; estos problemas tienen como características principales: un gran número de variables, un comportamiento errático de cada variable, pero, a pesar de esto último, la presencia de ciertas propiedades medias ordenadas y analizables del conjunto. Como ejemplo, cabe destacar su aplicación al negocio de los seguros, donde, la empresa no puede tener conocimiento alguno sobre la muerte de un individuo en particular, pero tiene un conocimiento fiable de la frecuencia media con que las muertes se producirán. De este tipo es la fórmula de Kaplan y Garrick que establece que el riesgo es la resultante de que, en un escenario probable, un evento probable, cause un daño probable.

A mediados del siglo XX, los científicos enfocan sus soluciones en problemas de complejidad organizada, problemas que se distinguen, más que por el número, por la interrelación e interdependencia entre las variables, problemas que implican el tratamiento de un número considerable de factores interrelacionados en un todo orgánico. Esta última clase de problemas no pueden ser resueltos con las técnicas del siglo diecinueve, ni pueden ser manejados con las técnicas estadísticas, requieren de la modelación y simulación de las relaciones y dependencias entre las variables, así como del diseño de algoritmos y del uso intensivo de recursos de cómputo. Como ejemplo de este tipo de soluciones, en problemas relativos al riesgo, tenemos el método de Montecarlo, que es un método no determinístico que genera soluciones aproximadas, mediante muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. Vale decir que el método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista.

Antes de continuar, vale la pena aclarar que la ciencia trata con problemas cuyos factores son dimensionables y sujetos a las leyes de la lógica; no obstante, sabemos que existen cosas enriquecedoras de la vida humana que no se sujetan a la lógica, que son inmateriales, que no soportan valoraciones cuantitativas, para las cuales el enfoque simplista, la complejidad desorganizada y la complejidad organizada, aún no tienen respuesta.

Seguramente todos desearíamos que la problemática de la gestión fuera más simple, pero, nuestro simple deseo nunca logrará simplificar los problemas de mundo real, esos que no admiten la evasión ni la simplificación como soluciones. La aplicación de la ciencia en nuestras organizaciones, hasta hoy, nos ha permitido resolver una gran cantidad de problemas relativamente simples, no obstante, muchos de los más complejos nos plantean un futuro retador e interesante: ¿Cómo podemos influir en el comportamiento individual para lograr mejores desempeños grupales o viceversa?; ¿Cómo evitar que la competitividad individual reduzca los efectos positivos de la colaboración y viceversa?; ¿Cómo lograr la persistencia de la organización en el largo plazo sin sacrificar los beneficios de los proyectos de corto plazo?; ¿Cómo equilibrar las ventajas inherentes al mayor riesgo con las relativas a la certidumbre que un mayor control nos ofrece?

Lo más importante es evitar pensar en la ciencia (o en la Administración) en términos de artilugios o gadget´s, porque le estaríamos atribuyendo propiedades mágicas, dignas de los amuletos.

 

Continuará…

 

F. Crisóstomo.

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