El concepto de "sistema"

Nuestra cultura se basa en casi su totalidad en el pensamiento analítico. El éxito del método científico, basado en la aproximación analítica, ha contribuido a esta situación. La aproximación analítica hacia los problemas, también se denomina reduccionista, puesto que divide los problemas en las partes que los componen y establece que resolviendo cada una de las partes a las que ha sido reducido se resuelve el problema completo.

En contraposición al método tradicional surge la aproximación holística. Ésta utiliza el concepto de sistema, enunciado por primera vez por Ludwig von Bertalanffy en 1950, con la siguiente definición: "un sistema es una entidad que mantiene su existencia a través de la mutua interacción de sus partes". Una persona, un coche, una red social, la tierra, por supuesto una organización, son ejemplos de sistemas. En cambio, un montón de arena no es un sistema, no hay interacciones entre sus partes.

El lenguaje sistémico hace énfasis en las interacciones entre las partes, y no en las partes. En la figura 1 usamos un ejemplo de diagramas causales de "dinámica de sistemas".

El gráfico nos ilustra la sencillez del lenguaje sistémico, una de sus ventajas. Los dos bucles mostrados prácticamente son auto-explicativos y nos muestran de forma cualitativa, el comportamiento dinámico de elementos del sistema. ¿Cuántas palabras y tiempo nos llevaría explicar lo mismo que expresan estos diagramas con lenguaje analítico? Mejor aún, pasar de modelos cualitativos a modelos cuantitativos que permiten la simulación es posible y existen herramientas que hacen fácil la tarea.

Se enuncian a continuación algunas características importantes de los sistemas.

4.1. Propiedades emergentes

Son propiedades exclusivas que emergen en el sistema global resultado de la interacción de las partes, que no se pueden encontrar en las partes. Por ejemplo, la interacción de cuerdas vocales, aire de los pulmones, posición de la lengua, órdenes del cerebro, un código de lenguaje producen la voz. La voz es una propiedad resultado de la interacción. No podemos llegar a la voz, por ejemplo su tono, analizando cada una de las partes que interaccionan para producirla.

4.2. Los sistemas son abiertos

Los sistemas se relacionan con otros sistemas y con su entorno, forman parte de sistemas más amplios que los contienen. Las interacciones más importantes del sistema son las que tiene con su entorno. Tampoco podemos entender el sistema sin este tipo de interacciones. Por ejemplo, en el sistema Tierra existen cuatro estaciones (primavera, verano, otoño, invierno). Podemos obtener el conocimiento de cómo se suceden las estaciones y cuáles son sus características analizando los datos registrados año a año. Pero sólo estudiando la interacción de la Tierra con el sistema que la contiene, Sistema Solar, entendemos por qué se producen las estaciones, fruto de la interacción entre sol y tierra.

Afirma Russell Ackoff [6] que la aproximación analítica produce conocimiento, encuentra respuesta al "¿cómo?", mientras la sistémica produce entendimiento, responde al "¿por qué?". Son complementarias, por eso hoy día el pensamiento sistémico se extiende a todas las disciplinas científicas. Ackoff establece la comparación entre la aproximación analítica y sistémica que se muestra en la tabla 1.

El método empírico sigue la aproximación analítica, reproduce experimentos en laboratorios bajo determinadas condiciones. Los resultados obtenidos en el entorno aislado del laboratorio se extrapolan a la realidad completa.

Pero con la realidad no podemos experimentar. En un entorno de negocio no podemos hacer experimentos de prueba y error con distintas decisiones, ni podemos aislar una parte del entorno, del mercado, de los procesos para que funcionen aisladamente. El método analítico resulta inadecuado para abordar la mayoría de las problemáticas de negocio. Ante esto la aproximación sistémica nos ofrece la simulación como herramienta de estudio y prueba sin intervenir en la realidad, y la visión holística, no aislada, del sistema dentro de su entorno global, como la única válida en entornos sociales, económicos, de negocio...

4.3. Dinámica compleja y retroalimentación (feedback)

Si volvemos a la figura 1 podemos extraer más conclusiones. En los dos bucles causales se produce un mecanismo de retroalimentación (feedback), importantísima característica de los sistemas. En el primero esta retroalimentación es positiva produciendo un círculo virtuoso, si suben las ventas, o vicioso si éstas bajan. No hay un límite al crecimiento aparente. Por el contrario el segundo bucle muestra una retroalimentación negativa a través de la relación entre número de competidores y precio. El segundo bucle mostrará un límite en su crecimiento, tiende a la estabilidad.

En todos los procesos de negocio se producen mecanismos de feedback que afectan a la dinámica del sistema. El feedback no suele ser inmediato, sino que se producen retardos ("delays") en estos mecanismos que no solo complican la dinámica, sino que impiden su detección incluso con sofisticadas herramientas analíticas de BI. Esto provoca efectos de nuestras decisiones a largo plazo contrarias o distintas a las que esperadas en el corto plazo.

Cambios constantes, "feedback", "delays", no linealidades, efectos contra-intuitivos, acoplamientos... JohnStermanen [7] describe qué hace compleja la dinámica de los sistemas y de los negocios. Esto, unido a las barreras de aprendizaje de nuestro cerebro, constituye la causa fundamental de que los expertos de negocio se equivoquen en sus análisis y tomen decisiones erróneas, incluso disponiendo de información de calidad proveniente de sistemas de BI [8].

La forma de superar estas barreras es la modelización y simulación del negocio. No hay otra vía. Las herramientas de BI no pueden abordar esta problemática, están concebidas para el análisis, no para la síntesis.