jueves, junio 12, 2014

Ingeniería de Sistemas y Gestión de Proyectos según INCOSE



La Ingeniería de Sistemas es una especialidad relativamente joven establecida para lidiar con el desarrollo de los sistemas complejos.


El gráfico anterior nos muestra el crecimiento del número de miembros de INCOSE, lo cual indica la creciente importancia de la Ingeniería de Sistemas en la actualidad.

Los procesos orientados al proyecto son aquellos descritos en la guía PMBOK y otras guías y estándares de dirección de proyectos. Los procesos orientados al producto son aquellos específicos de cada industria, muchas veces relacionados con las disciplinas de la ingeniería para la definición y construcción del producto. 

La Ingeniería de Sistemas es un abordaje general y multidisciplinar, tiene como objetivo garantizar que los sistemas complejos sean desarrollados de modo coherente a lo largo del ciclo de vida, en otras palabras, la Ingeniería de Sistemas quiere evitar los llamados "elefantes blancos"  y errores de desarrollo.

Para eso hay un fuerte énfasis en la ingeniería de requisitos, que comprende el relevamiento de las necesidades de los stakeholders, definición de requisitos en los niveles más elevados, que son desdoblados en los demás niveles de sistemas, subsistemas y componentes, hasta obtener las especificaciones detalladas, todo ese procesos se desencadena partiendo de un dominio del problema (aquello que los stakeholders desean ser capaces de hacer con el sistema) hacia un dominio de la solución (crear un sistema que satisfaga las necesidades de los stakeholders).

La ingeniería de Sistemas se preocupa por todo el ciclo de vida del productoque va a la par del ciclo de vida del proyecto. Pero sus procesos están más relacionados a la definición del problema y diseño de la solución como se indica en la siguiente figura:



El Cuerpo de Conocimiento de Ingeniería de Sistemas (SEBoK) afirma que la Ingeniería de Sistemas define "lo que debe ser" para el proyecto. Esto es, su papel es definir los requisitos para la solución de las necesidades de los stakeholders, utilizando mejores prácticas.

La Ingeniería de Sistemas introduce dos elementos importantes para el desarrollo de proyectos:
  • Subproductos necesarios para construir el sistema (producto).
  • Visión sistémica del ambiente operacional interno y externo.
Los subproductos (permitidores de productos) son necesarios para producir, probar, instalar, dar soporte y apoyo operacional al sistema (producto final) , y la visión sistémica identifica y mapea las relaciones internas y externas del sistema.

Una de las grandes ventajas que trae el abordamiento de la Ingeniería de Sistemas es su enfoque en los stakeholders como direccionadores del alcance del producto y del proyecto, complementando al gerente de proyectos. Es decir, no hay conflicto entre el ingeniero de sistemas y el gerente de proyectos. El primero es responsable por los aspectos técnicos (procesos orientados al producto), mientras tanto que el segundo es responsable por la parte gerencial (procesos orientados al proyecto). Un ingeniero de sistemas, por ejemplo, podría ser un gerente técnico del proyecto, algo común en proyectos complejos. Obviamente podemos tener varios ingenieros de sistemas en diferentes niveles de jerarquía trabajando en un proyecto, dependiendo de su tamaño. 

El gerente de proyectos trabaja en las dimensiones de recursos (humanos, financieros, instalaciones, herramientas) y en las interfaces gerenciales, siempre con el soporte del ingeniero de sistemas, o gerente técnico que es el responsable del desarrollo del producto que atenderá las necesidades y requisitos de los stakeholders


Tomado de : Blog MundoPM
Traducción propia

domingo, mayo 11, 2014

Fundamentos de la Teoría de Sistemas

TEORÍA DE SISTEMAS
El entendimiento de axiomas y proposiciones subyacentes a todos los sistemas es obligatoria para el desarrollo de un constructo de la teoría de sistemas aceptado universalmente.

Intrducción a la Teoría
La teoría es definida de muchos modos, la tabla es una colección de definiciones asociados el uno con el otro. A partir de estas definiciones se puede aclarar que una teoría no tiene una sola proposición que la defina, sino que es un conjunto de proposciones (i.e., argumentos, hipótesis, predicciones, explicaciones e inferencias) que proveen una estructura-esqueleto para explicación de fenómenos en el mundo real. 

Definición Elementos Claves
La teoría científica es un intento de unir de un modo sistemático el conocimiento que uno tiene de un aspecto particular del mundo de la experiencia. El propósito es lograr alguna forma de entendimiento, donde es usualmente cobra un poder explicatorio y de fertilidad predictiva (Honderich, 2005, p.914). ═ Unir de modo sistemático
═ Poder explicatorio y fertilidad predictiva
Un sistema unificado de hipótesis o leyes, con fuerza explicativa (Proudfoot&Lacety, 2010). ═ Sistema unificado
Entendemos una teoría como el abarcamiento de dos elementos:
(1) una población de modelos, y (2) varias hipótesis vinculando esos modelos con sistemas del mundo real (Giere, 1988)
═ Población de modelos
═ Vínculo al mudo real a través de hipótesis
Un cálculo abstracto es el esqueleto lógico de un sistema explicatorio, e implícitamente define las nociones básicas del sistema. Un conjunto de reglas que asignan un contenido empírico al cálculo abstracto por medio de la relación con este de un material concreto de observación y experimento. Una interpretación o modelo para el cálculo abstracto, el cual ofrece lo esencial para el esqueleto-estructura en términos de más o menos conceptos familiares o materiales visibles (Nagel, 1961) ═ Esqueleto lógico del sistema explicatorio
═ Conjunto de reglas
═ Modelo para el cálculo abstracto, el cual ofrece algo de contenido esencial para el esqueleto-estructura.
Un conjunto coherente de principios o proposiciones que explican una gran cantidad de observaciones u hallazgos (Angier, 2007)  ═ Conjunto de proposiciones (principios de Angiers)
═ Explica un conjunto grande de obsrvaciones

Sumergiéndonos en la literatura, nosotros definimos teoría como sigue:


"Un sistema unificado de proposiciones hechas con el propósito de lograr alguna forma de entendimiento que provee un poder explicativo y capacidad predictiva."


La relación entre la teoría y sus proposiciones no es directa. Es indirecta, a través de axiomas como intermediarios, donde el vínculo en la teoría representa la correspondencia a través de similaridad a lo empírico, al sistema en el mundo-real. La figura muestra estas relaciones



Nuestra noción de teoría es un conjunto de proposiciones que "...explican un [sistema real en términos de un] gran conjunto de observaciones o hallazgos. Estos hallazgos constituyentes son el producto de investigación científica y experimentación, esos hallazgos, en otras palabras, ya han sido verificados, a menudo muchas veces, y están tan cerca de ser "hechos" que la ciencia se preocupa por caracterizar" [Angier, 2007:  154]. Nuestra representación de teoría se suscribe al modelo expuesto por Giere [1988: 87] donde "más que preocuparse por los axiomas y teoremas como hechos reclamos empíricos, se trata con todos ellos como meras definiciones." En este caso, nuestro modelo de teoría de sistemas es definido por un conjunto de axiomas y proposiciones que le dan base.

Proposiciones de Sistemas
Aunque probablemente esté incompleta, este conjunto de proposiciones provee una representación de sistemas en el mundo real encontrados durante nuestro trabajo con sistemas. Cada proposición subyacente su proponente primario en la literatura , y una breve descripción se presentan en la tabla siguiente.


Proposición y 
Proponente Primario
Breve Descripción
Causalidad Circular
(Korzybski, 1994)
Un efecto se convierte en un factor causante de eventos futuros, influenciándolos en un modo particular sutil, variable, flexible, y de un sin fin de posibilidades.
Comunicación
(Shannon, 1948a, 1948b)
En comunicación, la cantidad de información es definida, en el caso más simple, como la medición del logaritmo del número de elecciones disponibles. Debido a que la mayoría de elecciones son binarias, la unidad de información es el bit, o dígito binario.
Complementariedad
(Bohr, 1928)
Dos diferentes perspectivas o modelos sobre un sistema revelará verdades acerca del sistema que no son enteramente independientes ni enteramente compatibles.
Control
(Checkland, 1993)
El proceso mediante el cual una entidad completa retiene su identidad y/o desempeño  bajo circunstancias cambiantes.
Oscuridad
(Cilliers, 1998)
Cada elemento en el sistema es ignorante del comportamiento del sistema como un todo, este responde sólo a información que está disponible para él de modo local. Este punto es vital, si cada punto "supiera" qué esta pasando con el sistema como un todo, toda la complejidad tuviera que ser representada en ese elemento.
Equilibrio Dinámico
(D'Alembert, 1743)
Cuando un sistema está en equilibrio, todos los subsistemas deben estar en equilibrio. Cuando todos los subsistemas están en estado de equilibrio, el sistema está en estado de equilibrio.
Emergencia
(Aristóteles, 2002)
Todas las entidades exhiben propiedades que son significativas sólo cuando son atibuibles al todo, no a sus partes, ejm: el olor de la amonia. Cada modelo de sistemas exhibe propiedades como un todo las cuales derivan de sus actividades componentes y de su estructura, pero no puede ser reducido a ellos. (Checkland, 1993)
Equifinalidad
(Bertalanffy, 1950a)
Si se alcanza un estado estable en un sistema abierto, este es independiente de las condiciones iniciales, y determinado sólo por los parámetros del sistema, ejm: tasas de reacción y transporte.
Retroalimentación
(Wiener, 1948)
En todo comportamiento intencional tal vez se considere el requerimiento de alimentación negativa. Si un objetivo tiene que ser alcanzado, se necesitan algunas señales de la meta en algún momento para dirigir el comportamiento.
Jerarquía
(Pattee, 1973)
En entidades tratadas de modo significativo las totalidades están formadas por pequeñas entidades que a su vez son totalidades… y así sucesivamente. En una jerarquía, propiedades emergentes denotan los niveles. (Checkland, 1993)
Holismo
(Smuts, 1926)
El todo no es algo adicional a las partes: es las partes en un arreglo estructural definido y con actividades mutusas que constituyen el todo. La estructura y las actividades difieren en caracter de acuerdo al grado de desarrollo del todo, pero el todo es sólo esta estructura específica de partes con sus actividades y funciones apropiadas.
Homeoresis
(Waddingtin, 1957, 1968)
El concepto que abarca a los sistemas dinámicos que retornan a una trayectoria específica, a diferencia de aquellos que vuelven a un estado específico,el cual se denomina homeostasis.
Homeostasis
(Cannon, 1929)
La propiedad que tiene un sistema abierto para regular su ambiente interno de modo que mantiene una condición estable, por medio de multiples ajustes de equilibrio dinámico controlados mediante mecanismos de regulación interrelacionados. 
Redundancia de Información
(Shannon y Weaver, 1949)
El número de bits usados para transmitir un mensaje menos el número de bits de información real en el mensaje.
Especificación Crítica Mínima
(Cherns, 1976,187
Este principio tiene dos aspectos, negativo y positivo. Elnegativo simplemente señala que no puede ser especicado más de lo que es absolutamente esencial; el positivo requiere que nosotros identifiquemos lo que es esencial.
Multifinalidad
(Buckley, 1967)
Estados finales radicalmente diferentes son posibles desde las mismas condiciones iniciales.
Pareto
(Pareto, 1897)
80% de los objetivos o resultados son logrados con el 20% de los medios.
Comportamiento Deliberado
(Rosenblueth, Wiener, y
Bigelow, 1943)
Comportamiento deliberado quiere denotar que el acto o comportamiento puede ser interpretado como dirigido hacia el logro de una meta - i.e., a la condición final en la cual el objeto de comportamieto logra una correlación definida en tiempo o en espacio con respecto a otro objeto o evento.
Recursión
(Beer, 1979)
Las leyes fundamentales que gobiernan los procesos en un nivel están además presentes en el siguiente nivel más alto.
Redundancia
(Pahl, Beitz, Feldhusen, y
Grote, 2011)
Los medios de incrementar tanto la seguridad como la confiabilidad de los sistemas mediante la provisión superflua  o recursos en excexo.
Redudancia de Comando Potencial
(McCulloch, 1959)
Una acción efectiva es lograda mediante una adecuada concatenación de información. En otras palabras, el poder reside donde la información reside.
Tiempo de Relajación
(Holling, 1996)
La estabilidad cerca a un estado de equilibrio, donde la resistencia a los disturbios y velocidad de retorno son usados para medir esta propiedad. El estado de equilibrio de un sistema es menor que el tiempo promedio entre disturbios.
Jerarquía de Requisitos
(Aulin-Ahmavaara, 1979)
Mientras más debiles son en promedio las capacidades regulatorias y mayore la incertidumbre de disponibilidad de reguladores, se necesita más jerarquía en la organización de regulación y control para lograr el mismo resultado, si es del todo posible.
Requisito de Parsimonia
(Miller, 1956)
La memoria humana de corto plazo es incapaz de recordar más de 7 +/- 2 items (Simon, 1974)
Requisito de Prominencia
(Boulding, 1966)
Los factores que serán considerados en el diseño de un sistema son raramente de igual importancia. En lugar de ello hay una lógica subyacente esperando ser descubierta en cada diseño de un sistema que revelará la prominencia de esos factores.
Requisito de Variedad
(Ashby, 1956)
El control se puede obtener sólo si la variedad del controlador es al menos mayor que la variedad de la situación a ser controlada.
Satisfacción
(Simon, 1955, 1956)
El proceso de toma de decisiones donde uno elige una opción que es, aunque quizás no la mejor, lo suficientemente buena.
Auto-organización
(Ashby, 1947)
La emergencia espontánea de orden a partir de interacciones locales entre componentes inicialmente independientes.
Suboptimización
(Hitch, 1953)
Si cada subsistema, tomado separadamente, es hecho para operar en el máximo de eficiencia, el sistema como un todo no operará con mayor eficiencia.
Viabilidad
(Beer, 1979)
Se debe mantener una función de balance a lo largo de dos dimensiones: (1) autonomía de subsistemas vs regulación, y (2) estabilidad vs adaptación.


Axiomas de la Teoría de Sistemas
Esta sección lleva a un conjunto de axiomas propuestos y sus proposiciones constituyentes que nosotros llamaremos teoría de sistemas. Las 30 proposiciones presentadas líneas arriba dan soporte al desarrollo inductivo de los axiomas. Usando el método axiomático  [Audi, 1999], las proposiciones fueron reorganizadas en los siete axiomas siguientes:


  • El Axioma de Centralidad señala que hay dos pares de proposiciones centrales a todo sistema: emergencia y jerarquía, y comunicación y control. Las proposiciones del axioma de centralidad describen el sistema enfocándose en (1) una jerarquía de sistemas y su demarcación de niveles basados en emergencia, y (2) control de sistemas el cual requiere retroalimentación de propiedades operacionales a través de comunicación de información.
  • El Axioma Contextual señala que el significado de un sistema es informado por las circunstancias  y factores que rodean al sistema. Las proposiciones del axioma contextual son aquellas que unen al sistema mediante la provisión de guía que permite a un investigador entender el conjunto de circunstancias externas o factores que permiten o restringen un sistema particular.
  • El Axioma Meta señala que el sistema logra metas específicas a través del comportamiento deliberado usando rutas y medios. Las proposiciones del axioma de la meta llevan a rutas y medios implementando sistemas que son capaces de lograr propósitos específicos.
  • El Axioma Operacional señala que los sistemas deben ser direccionados in situ, donde el sistema exhibe comportamiento deliberado. Las proposiciones del axioma operacional proveen guía a esos que deben direccionar el sistema in situ, dondeel sistema está funcionando para producir comportamiento y desempeño.
  • El Axioma Viabilidad señala que se deben controlar parámetros clave en un sistema para segurar su existencia continua. El axioma de viabilidad aborda cómo diseñar un sistema de modo que los cambios en el entorno operacional puedan ser detectados y afectados para asegurar la existencia continua.
  • El Axioma de Diseño señala que el diseño de un sistema es un desequilibrio intencional de recursos y relaciones. Recursos y relaciones nunca están en balance debido a que nunca hay suficientes recursos para satisfacer a todas las relaciones en el diseño de un sistema. El axioma del diseño provee guía sobre cómo un sistema es planeado, iniciado, y desarrollado de un modo intencionado.
  • El Axioma de Información señala que el sistema crea, posee, transfiere, y modifica información. El axioma de información provee entendimiento de cómo la información afecta al sistema.
El axioma específico y su proposición de soporte es presentado en la siguiente tabla. Es importante notar que ni las proposiciones ni los axiomas asociados son independientes unos de otros.

Axioma Proposición y Proponente Primario
Centralidad Comunicación (Shannon, 1948)
Control (Checkland, 1993)
Emergencia (Aristóteles, 2002)
Jerarquía (Pattee, 1973)
Contextual Complementariedad (Bohr, 1928)
Oscuridad (Cilliers, 1998)
Holismo (Smuts, 1926)
Diseño Especificación Crítica Mínima (Cherns, 1976, 1987)
Pareto (Pareto, 1897)
Parsimonia de Requisitos (Miller, 1956)
Prominencia de Requisitos (Boulding, 1966)
Meta Equifinalidad (Bertalanffy, 1950a)
Multifinalidad (Buckley, 1967)
Comportamiento Deliberado (Rosenblueth, et al.  1943)
Satisfacción (Simon, 1955, 1956)
Viabilidad (Beer, 1979)
Información Redudancia de Comando Potencial (McCulloch, 1959)
Redundancia de Información (Shannon y Weaver, 1949)
Operacional Equilibrio Dinámico (D'Alembert, 1743)
Homeoresis (Waddingtin, 1957, 1968)
Homeostasis (Cannon, 1929)
Redundancia (Pahl, et al. 2011)
Tiempo de Relajación (Holling, 1996)
Auto-organización (Ashby, 1947)
Suboptimización (Hitch, 1953)
Viabilidad Causalidad Circular (Korzybski, 1994)
Retroalimentación  (Wiener, 1948)
Recursión (Beer, 1979)
Requisito de Jerarquía (Aulin-Ahmavaara, 1979)
Requisito de Variedad (Ashby, 1956)


Constructo para Teoría de Sistemas
La teoría de sistemas provee explicaciones para sistemas en el mundo real. Estas explicaciones incrementan nuestro entendimiento y proveen mejores niveles de poder explicatorio y capacidad predictiva para los sistemas que encontramos en el mundo real. Nuestra visión de teoría de sistemas es un modelo de axiomas relacionados (compuestos de proposiciones constituyentes) que son representados através de similaridades con el mundo real [Giere, 1988]. La siguiente figura es un constructo de los axiomas de la teoría de sistemas. Los axiomas presentados son llamados teoremas de los sistemas o teoría" [Hoonderich, 2005] y son el conjunto de axiomas, presumidos verdaderos por la teoría de sistemas, desde los cuales todas las proposiciones en la teoría de sistemas pueden ser inducidos.



La teoría de sistemas es el grupo unificado de proposiciones, vinculados con el propósito de lograr entendimiento de los sistemas.  La teoría de sistemas, como se propone aquí, permitirá a los profesionales de sistemas invocar un mejor poder explicativo y capacidad predictiva. Es precisamente este grupo de proposiciones las que permiten el pensamiento, decisión, acción, e interpretación con respecto a los sistemas.

El conjunto de axiomas presentado antes puede ser considerado un constructo de un sistema, donde un constructo es definido como una característica que no puede ser directamente observada, por tanto sólo puede ser medida indirectamente [Bernard, 2002; Gliner y Morgan, 2000; Leedy y Ormrod, 2001; Orcher, 2005] y un sistema es definido como "... un conjunto de elementos interrelacionados que operan juntos hacia un objetivo común o propósito" [Blanchard y Fabrycky, 2006:2]. Esto es, un sistema puede ser identificado como tal si este exhibe y puede ser entendido dentro de este conjunto de axiomas. A la inversa, una entidad que exhibe estos siete axiomas es, por definición, un sistema. Esto es, dada su naturaleza testeable, este constructo puede ser evaluado con respecto a sistemas bajo consideración para determinar sus generalizabilidad. Más allá, dada la naturaleza multidisciplinaria de sus axiomas fundacionales y la naturaleza multidisciplinaria bajo la cual el constructo fue formado, hay numerosas implicaciones para la saplicaciones multidiscilinarias de tal constructo.

IMPLICACIONES MULTIDISCIPLINARIAS DE LA TEORÍA DE SISTEMAS
Hemos presentado un constructo para teoría de sistemas, propuesto un conjunto de 7 axionas y un grupo de proposiciones de soporte. Nuestro constructo para teoría de sistemas es el grupo unificado de proposiciones, vinculados mediante un conjunto de axiomas cuyo objetivo es lograr el entendimiento de los sistemas que provea mejor poder explicatorio y capacidad predictiva. Este es precisamente este grupo de proposicones que permiten el pensamiento, decisión, acción e interpretación con respecto a otros sistemas.

Creemos que la teoría de sistemas es el fundamento para entender los sistemas multidisciplinarios. Los profesionales pueden beneficiarse de la aplicación de la teoría de sistemas como un lente cuando estamos viendo sistemas multidisciplinarios y sus problemas relacionados. La teoría de sistemas y su lenguaje asociado de sistemas son importantes permitiendo conceptos para los profesionales de sistemas. El conjunto de siete axiomas marco y el grupo asociado de proposiciones que nosotros designamos como teoría de sistemas permite a los profesionales de sistemas fundamentar sus observaciones basados  en premisas de sistemas rigurosamente desarrolladas.

El comportamiento esperado de los sistemas puede ser descrito mediante los axiomas propuestos en este trabajo. Por ejemplo, cualquier sistema debe exhibir suboptimización. Para un sistema tan complejo como un Boeing 747, esto significa compensaciones mutuas entre una mayor capacidad de carga y una máxima velocidad de vuelo, mientras que un sistema más sencillo tal como una computadora laptop puede requerir que el sistema de calentamiento sea subóptimo (i.e., más que lo ideal) con el fin de soportr un chip de procesamiento más rápido. Si bien esto simplemente ilustra el uso de una de las proposiciones descritas aquí, cada axioma y sus proposiciones asociadas nos permiten conocer el comportamiento del sistema. El entendimiento del constructo propuesto de teoría de sistemas proporciona a los profesionales de sistemas una mayor comprensión global del sistema.

Finalmente, las proposiciones desde los 7 axiomas, descritos con anterioridad, pueden ser sobrepuestos sobre una descripción de conocimiento y campos de la ciencia. La siguiente figura presenta la teoría de sistemas como una intersección de una cantidad de proposiciones multidisciplinarias bien definidas por distinguidos autores de 42 campos de la ciencia.




Es claro de la figura enterior que la teoría de sistemas y sus fundamentos teóricos son inherentemente multidisciplinarios. Las contribuciones a nuestra perspectiva de teoría de sistemas son incorporadas desde cada uno de los mayores campos de la ciencia, con la excepción de las ciencias agrícolas (muy probablemente debido a la proposición de oscuridad). Este constructo multidisciplinario asegura una amplia posibilidad de aplicación de esta teoría y remueve las barreras que las visiones de sistemas de las tradicionales ingenierías céntricas tienen sobre los enfoques para resolver problemas. La falta de prescripción sobre el dominio de aplicación además asegura que la teoría de sistemas es multidisciplinaria tanto en sus fundamentos teóricos como en sus aplicaciones.

CONCLUSIONES
Se ha propuesto la teoría de sistemas como un grupo unificado de proposiciones específicas la cuales se reunieron mediante un conjunto de axiomas para formar el constructo de un sistema. Este constructo dota a profesionales y teóricos con un conjunto de axiomas por los cuales la operación de un sistema puede ser comprendida; a la inversa, cualquier entidad identificada como un sistema puede ser caracterizado por este conjunto de axiomas. Dadossus fundamentos teóricos multidisciplinarios y su marco multidisciplinario,la teoría de sistemas, como se desarrolla en este trabajo, se plantea como un enfoque general con el propósito de entender el comportamiento de un sistema. Esta formulación está en una etapa embrionaria y debe ser retroalimentada y desafiada por los profesionales de sistemas para probar este constructo y fomentar el desarrollo futuro de teoría de sistemas como un esfuerzo multidisciplinario coherente.


Ph.D. Kevin MacG. Adams (Investigador Principal del Centro Nacional del sistema de Ingeniería de Sistemas)
Ph.D. Patrick T. Hester  (Profesor de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas en Old Dominon University)
Ph.D. (c) Joseph M. Bradley (Investigador Principal del Centro Nacional del sistema de Ingeniería de Sistemas)
Ph.D. Thomas J. Meyers (Investigador Principal del Centro Nacional del sistema de Ingeniería de Sistemas)
Ph.D. Charles B. Keating (Profesor de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas en Old Dominon University)

Traducción de texto y gráficos propia.

lunes, abril 28, 2014

Fundamentos filosóficos en el pensamiento de sistemas

Metodologías como las del profesor Peter Checkland, Soft Systems Methodology (SSM), son explícitas respecto a los fundamentos filosóficos en que se basa.

En la etapa 2, de las 7 etapas de la SSM , hay que realizar un cuadro pictográfico y este debe ser fenomenológico, hermeneútico, debe tener descripciones epistemológicas y debe ser sistémico.



A continuación una breve explicación de cada uno de estos fundamentos filosóficos:

Descripción Epistemológica:
Una descripción de una entidad concreta o abstracta acerca de lo que supuestamente "hace" en lugar de describirla por sus características intrínsecas (las descripciones por sus características intrínsecas se llama descripción ontológica). Este tipo de descripción depende de la interpretación de un observador acerca de lo que la entidad concreta o abstracta está haciendo en un lugar y tiempo dado. Esto es, por ejemplo, un lapicero puede ser interpretado como un "instrumento para capturar las ideas sobre un papel", sin embargo, dependiendo de cómo es usado, este podría además ser interpretado como un "instrumento de protección personal" o un "instrumento para sujetar papeles".

Descripción Fenomenológica:
Este marco filosófico, propuesto por Edmund Husserl, propone que para describir un objeto (en el mundo real), debe haber un sujeto (observador) que lo describe. En este sentido la relación objeto-sujeto es esencial para describir el fenómeno existencial. Pero eso no es todo, el sujeto que observa el objeto lo está interpretando subjetivamente, más precisamente, sugiriendo una intención. En este sentido no existe una verdad única sobre un objeto, sino tantas interpretaciones como observadores exista.

Hermeneútica:
Marco filosófico propuesto por Hans-Georg Gadamer. La hermeneútica es la combinación de tres marcos filosóficos, los cuales son: el historicismo de Dilthey, el existencialismo de Sartre, y la fenomenología de Husserl. La visión hermeneútica del mundo real involucra una visión dinámica y fenomenológica del mundo real en la que tanto el proceso evolutivo del sujeto que observa como el proceso evolutivo del objeto observado son relevantes, lo que da lugar a una interpretación compleja que impide el entendimiento del fenómeno que ocurre en el mundo real.

Descripción Sistémica
Descripción multidisciplinaria y transdisciplinaria del mundo real, que desde distintas miradas observa en un sistema, sus relaciones, componentes, objetivo, y su dinámica desde distintas perspectivas.


domingo, abril 27, 2014

Ciencia de Sistemas

Es un campo interdisciplinario de la ciencia que estudia la naturaleza de los sistemas complejos en la naturaleza, sociedad e ingeniería.

Es parte del amplio conocimiento de sistemas el cual puede ayudar a proveer un lenguaje común y fundamentos intelectuales, y llevar a la práctica conceptos, principios, patrones y herramientas de sistemas haciéndolos accesibles a la ingeniería de sistemas.

El siguiente diagrama resume las relaciones entre la ciencia de sistemas y otras secciones del cuerpo de conocimiento de la ingeniería de sistemas (SEBoK)



La ciencia de sistemas reúne la investigación en todos los aspectos de los sistemas con el objetivo de identificar, explorar, y entender los patrones de la complejidad que atraviesan varios campos disciplinarios y áreas de aplicación. Busca desarrollar fundamentos interdisciplinarios que pueden formar la base de teorías aplicables a todo tipo de sistemas, independiente del tipo de elementos o aplicación, adicionalmente, podría formar los fundamentos de una meta-disciplina que unifica las especialidades científicas tradicionales.

Las personas que piensan y actúan en un modo de sistemas son esenciales para el éxito tanto en la investigación como en la práctica. La investigación de sistemas exitosos no sólo aplicará pensamiento de sistemas al tema que está siendo investigado sino que además considera un enfoque de pensamiento de sistemas al modo en que la investigación es planeada y conducida. También debería ser beneficioso contar con personas involucradas en investigación quienes tengan, por lo menos, una consciencia de la práctica de sistemas e idealmente se involucren en las aplicaciones prácticas de las teorías que ellos desarrollan.

Referencias Primarias
Checkland, P. 1999. Systems Thinking, Systems Practice. New York, NY, USA: John Wiley & Sons.
Bertalanffy, L. von. 1968. General System Theory: Foundations, Development, Applications, Revised ed. New York, NY, USA: Braziller.
Flood, R.L. 1999. Rethinking the Fifth Discipline: Learning within the Unknowable. London, UK: Routledge.

Tomado del SEBoK
Traducción propia

sábado, diciembre 28, 2013

EL VALOR Y DESAFÍOS DE LA CIENCIA DE LA COMPLEJIDAD



Un nuevo y convincente libro sugiere la necesidad de una revolución científica en la forma como se pone en práctica la ayuda a los necesitados. Pero hay desafíos clave.

La Ayuda a necesitados ha tenido cierto éxito, ayudando a sacar de la pobreza a mil millones de personas durante las últimas dos décadas. Pero establecer cuánto se ha hecho de una contribución es más complicado. Y ahora el reto es sostener eso y llegar a los siguientes mil millones que están más metidos en la pobreza que los primeros mil millones.

El investigador sobre Desarrollo Ben Ramalingam sostiene que lo hecho hasta ahora no va a cumplir con ese objetivo sin un replanteamiento fundamental. El libro de Ramalingam “Ayuda en el límite del caos”, publicado la semana pasada, hace que ese argumento sea convincente. Su documentación sobre los fracasos y sus interrogantes sobre los éxitos en la ayuda a necesitados – como en la erradicación de la viruela son impresionantes.

El libro aboga por una aplicación más cuidadosa y consistente de la misma clase de pensamiento científico que ha explicado cómo crecen los embriones o cómo mueren las galaxias: el análisis de sistemas adaptativos complejos, más ampliamente conocido como teoría de la complejidad.

La ciencia a menudo se aplica a sectores específicos de desarrollo, desde la salud hasta la agricultura y medio ambiente. Pero aquí, Ramalingam clama que la ciencia se sitúe realmente en el corazón de cada intervención de desarrollo – esencialmente desarrollo como ciencia.

El libro también cuestiona el modo en que las instituciones de desarrollo tienden a pensar de la ciencia, que  muestran que la ciencia no es más que un instrumento que se pone en un programa como una herramienta en una máquina. En lugar de ello Ramalingam y los teóricos de la complejidad argumentan que la ciencia puede dar forma al modo como concebimos los programas de desarrollo en sí mismos y lo que ellos deberían intentar lograr.

La ciencia de la complejidad no se trata de intervenciones para un mundo ordenado artificialmente, sino que se trata del entendimiento y documentación de las complejidades del mundo real, y este ha construido la capacidad para hacerlo. El enfoque es, como señaló David Dickson director fundador de SciDev.Net, prometedor. Y se aleja de la visión simplificada de la ciencia y la tecnología que la mayoría de ONGs típicamente tiene, como lo ha descrito Duncan Green de Oxfam.

Revelaciones del Pensamiento Sistémico

La estructura del libro refleja los sistemas adaptativos complejos que este describe. Al sumergirte en cualquier página a primera vista las ideas parecen vagamente familiares  y abrumadoras. Visto de este modo  el libro parece un tanto  repetitivo, haciéndose eco de la arrogancia y experiencia en mucha de la puesta en práctica sobre Desarrollo. Pero si se profundiza revela una estructura sutil e ideas genuinas sobre la aplicación del pensamiento de sistémico aplicados al Desarrollo.

Y es importante tener en cuenta que hay muchas opciones para poner en práctica – el libro no presenta un modelo único.

Me llama la atención que hay cuatro principios de la teoría de la complejidad para la Ayuda a necesitados y el Desarrollo. Primero, que la sociedad y la economía son, como la naturaleza, sistemas. De hecho las sociedades y las comunidades a menudo actúan como sistemas integrados en otros sistemas – piense en poblaciones vinculadas a políticas nacionales, instituciones tradicionales y mercados multinacionales. En segundo lugar los agentes en estos sistemas interactúan unos con otros y con su entorno constantemente y responden mutuamente a los cambios en ellos, esto significa que cada acción tiene una red de consecuencias en cascada, y el entendimiento de esta dinámica es crucial para entender el cambio.

En tercer lugar, a pesar de estas interacciones complejas, el comportamiento individual o institucional está gobernado por reglas simples que son el resultado de procesos evolutivos de adaptación, un ejemplo de esto podría ser la procreación en el mundo natural en que la variedad de formas en que los organismos tienen sexo está determinado por su entorno y respaldado por el impulso básico para mantener la especie.

Por último, este tiene una serie de implicaciones. Fundamentalmente, la necesidad de un mapeo comprehensivo del entorno, las redes, y la dinámica dentro de ellos, así como la necesidad de considerar el desarrollo como el facilitador de muchas acciones experimentales más que un diseño único, grande y estandarizado de intervenciones.

Las implicancias de todo esto son similares a los cambios de paradigma en las disciplinas científicas.

Desafíos de la Complejidad

Pero hay desafíos que enfrenta la aplicación de la teoría de la complejidad a la práctica actual del Desarrollo – muchas de ellas se reflejan en el libro en sí.

Ramalingam pone en claro que este no es un libro de instrucciones. Sin embargo, una descripción acumulativa clara de  sistemas adaptativos complejos desde la perspectiva de la planificación del Desarrollo ayudaría al argumento.

Alguien en algún lugar enfrentará el dilema de poner en práctica estas ideas – lo que se conocen el libro y en otros lados como “manera de pensar”- debido a que hay cuestiones prácticas complicadas alrededor de la implementación. Por ejemplo ¿Cómo conseguir el nivel de “zoom: adecuado para mapear a los agentes y las dinámicas cuando uno es consciente de que todo está conectado?

Una crítica constructiva y sustantiva de los sistemas adaptativos complejos para el Desarrollo podría ser útil. Esto es importante para el crecimiento de cualquier cuerpo de conocimiento científico.

También queda sin resolver la idea de que este tipo de análisis de sistemas es indiferente de la agenda normativa en el corazón del trabajo en Desarrollo: No dejar a nadie atrás. De hecho, describir la sociedad como un ecosistema natural requiere un enfoque bastante desapasionado sobre el sufrimiento y el poder. Por supuesto el análisis de sistemas podría mapear las dinámicas de género por ejemplo, pero se necesita hacer más trabajo para construir los argumentos, y casos de estudio para esto.

Y es necesario que haya más estudios de impacto de la ciencia de la complejidad – no tanto por demostrar su valor sino más por la síntesis y revisión de sus aplicaciones. Por ejemplo, todos los enfoques, modelos y herramientas derivados del análisis de la complejidad a los que el libro hace referencia ofrecen igual valor a pesar de la clara diferencia en lo contextos aplicados y los recursos que se necesitan.

Podría ser útil evaluar estas aplicaciones en relación con las fortalezas y debilidades de los diversos objetivos o parámetros relativos. Una vez más, esto está más allá del alcance de este libro, pero es para que lo considere la práctica del Desarrollo.

Cuando se trata de aplicación, necesitan considerarse la disponibilidad y calidad de los datos. Para poner el problema en perspectiva, sólo cinco de los países del África Subsahariana tienen registros actualizados creíbles de sus datos nacionales. Demasiados sistemas de datos están muy fragmentados para enfrentar el reto del análisis de la complejidad.

Esto pone de relieve que el cambio requerido a través del desarrollo de la práctica de la teoría de la complejidad no puede ser exagerado. Esto implica una revolución en las estructuras de financiamiento, la dotación de personal y la comunicación. Como Ramalingam señala, ningún sistema puede cambiar si cambia por sí mismo. Así que estamos de vuelta en un problema fundamental: ¿Cómo llevar a cabo el cambio institucional y la transformación social en una escala que hace la diferencia?

Curiosamente el libro menciona la experiencia del Banco Mundial con el análisis de la complejidad en torno a diversos aspectos de la reforma política en el Sudeste Asiático. Una de las lecciones claves que surgió de esta experiencia fue  que los reformadores necesitaron encontrar espacios donde el cambio ya estaba en marcha, o que es aprovechado con mayor facilidad en el sistema, y facilita el cambio. Efectivamente esto significaba  escalar de nuevo la ambición del banco, e incluso su visibilidad. Teóricos de la complejidad podrían querer recordar esta lección ya que ello construye su argumento.

Pero ninguno de estos desafíos es tan grave como para que los profesionales del Desarrollo pasen por alto los sistemas adaptativos complejos. Al igual que las caricaturas del libro, sería una vergüenza terrible ignorarlas. Ramalingam ha dado el punto de partida de un debate crucial acerca del uso de la ciencia en el Desarrollo – Busque las reacciones de los personajes claves en las páginas de opinión de SciDev.net

Nick Ishmael Perkins
Director de SciDev.Net
@Nick_Ishmael

Traducción propia