Aprender sobre Sistemas Complejos
Conocer cómo aprenden y cambian, para saber cómo aprender mejor sobre ellos.
Antes de nada, me gustaría pedirte disculpas. Prometí que el siguiente artículo sería la continuación del anterior y que explicaría cómo desarrollar habilidades, pero se va a retrasar un poco.
Hace un par de semanas, tras unas interesantes conversaciones, Fernando Alonso (autor de «Nacidos para aprender» y responsable del proyecto «Píldoras del Conocimiento») me invitó a dar una masterclass sobre aprendizaje y complejidad en su curso sobre complejidad: El METAJUEGO. Máster en Complejidad Estratégica
Evidentemente, no pude resistirme y me puse a preparar la clase, que impartí el lunes pasado. Me tomo estas cosas muy en serio, así que le dediqué bastante tiempo a prepararla, por lo que el artículo tuvo que esperar.
Pero, aunque la clase fuera solo para quien estuviera inscrito, el material encaja perfectamente con los artículos que he ido escribiendo. De hecho, pueden ayudarte a conectar muchas ideas y ver una forma práctica de seguir aprendiendo o aplicar estos conceptos a tu vida personal o profesional.
Advertencia: No es un artículo al uso, así que si es tu primera vez por aquí no te asustes.
En cualquier caso, he adaptado la presentación a un formato que puedas seguir. No es lo mismo que con las explicaciones y preguntas en directo, pero creo que es igualmente útil.
He añadido algunas notas para que se entiendan mejor las ideas presentadas. También he añadido una «ficha» al final, que recomiendo usar como herramienta de trabajo.
Es una versión mejorada de un cuestionario que pasé a los alumnos del curso antes de la clase. Creo que puede ser una herramienta muy útil para aplicar lo que explico en la clase.
Índice
¿De qué hablaremos?
¿Por qué aprender sobre un sistema?
¿Cómo aprenden los Sistemas Complejos?
¿Por qué es útil conocer esto?
Mecanismos (principales)
Características del aprendizaje en sistemas complejos
¿Cómo aprender sobre los Sistemas Complejos?
Conocer la teoría y aplicarla
Características a tener en cuenta
¿Cómo aprender sobre un Sistema Complejo?
Dos formas de aprender sobre un sistema complejo
Saber dónde mirar
¿Qué podemos ver?
Desarrollar la intuición
Subsistemas o agentes fuertes
Ejemplos de características a observar
Atractores I
Atractores II
Interconexión
Interdependencias
Ejemplos de sistema según características
Sistemas frágiles (aunque estables)
Sistemas volátiles (aunque innovadores)
Resumen
Herramienta: Ficha del sistema
¿De qué hablaremos?
Cómo aprenden los Sistemas Complejos.
Cómo aprender sobre los Sistemas Complejos.
Cómo aprender sobre un Sistema Complejo en particular.
¿Por qué aprender sobre un sistema?
Dependiendo de nuestra situación, o punto de vista, respecto al sistema:
Somos parte del sistema:
Para prosperar en el sistema.
Estamos fuera del sistema:
Hacer mejores predicciones.
Influir mejor en el sistema.
Cómo aprenden los Sistemas Complejos
¿Por qué es útil conocer esto?
Que un sistema aprenda lo hace más dinámico y difícil de predecir.
Conocer y monitorizar los mecanismos de aprendizaje nos ayuda a predecir mejor.
Mecanismos (principales)
Atractores
Stock (reservas)
Interconexiones
Interdependencias
Meta reglas (de los agentes o del sistema)
NOTAS:
Podremos observar o deducir algunos, pero es difícil conocerlos todos.
Aquí explico qué es eso de las meta-reglas y los agentes.
Características del aprendizaje en sistemas complejos
Generan cambios (adaptación).
Para enfrentarse mejor a situaciones similares en el futuro.
Para responder mejor ante nuevas situaciones.
Funcional.
Autoorganizado (bottom-up).
Irreversible.
NOTAS:
Funcional se refiere a que el sistema no aprende por aprender, sino porque le va a servir en el futuro.
Irreversible se refiere a que el sistema no puede deshacer los cambios realizados para aprender, o desaprender. Lo único que puede hacer es aprender cosas nuevas que modifiquen ese aprendizaje previo o no usar dicho aprendizaje, debilitándose con el tiempo.
Cómo aprender sobre los Sistemas Complejos
Conocer y aplicar la teoría
Poca sorpresa aquí. Si no conoces las teorías y terminologías básicas, te costará entender muchas cosas.
Aunque igual de importante es exponerte a sistemas y practicar el analizarlos. Conocer solo la teoría no suele ser suficiente. Si no la conectas con la práctica, es muy difícil entender realmente esos conceptos teóricos.
Conocer la teoría.
Analizar en profundidad a un sistema.
Analizar una misma característica en muchos:
Tipos de sistemas.
Sistemas diferentes, pero del mismo tipo.
Características a tener en cuenta
Los sistemas complejos son dinámicos y cambiantes, es decir:
Altamente impredecibles (sobre todo a largo plazo).
Requieren reevaluación continua.
Son sistemas que se autoorganizan (bottom-up):
No puedes forzar al sistema.
No existe un elemento central y que dirija.
Aprende y adapta en función de la experiencia y el entorno.
En sistemas más complejos, también se aprende basándose en predicciones (y correcciones de las mismas).
Cómo aprender sobre un Sistema Complejo
Dos formas de aprender sobre un sistema complejo
Analizar el sistema.
Proceso analítico y conocimiento explícito.
Desarrollar intuición*.
Habilidad y conocimiento implícito.
* «Ojo clínico». Existe bastante evidencia científica en muchas profesiones para saber que la intuición juega un papel importante en la toma de decisiones de los expertos.
NOTAS:
Uno puede existir sin el otro.
La intuición está relacionada con la maestría.
Pueden ser complementarios.
Cuidado, ya que ambos pueden dar una falsa sensación de control.
Recuerda que un sistema complejo no se puede controlar.
Tampoco hacer predicciones 100% certeras.
Saber dónde mirar
Los expertos miran diferente.
Donde obtienen la información más útil.
Los expertos ven diferente.
Ven patrones en vez de información inconexa.
NOTAS:
Independientemente de qué vía usemos, la clave para aprender sobre un sistema está en saber dónde mirar.
Si analizamos, debemos saber qué buscar y en qué fijarnos.
Si desarrollamos la intuición, nos fijaremos en las partes del sistema que nos de información más útil.
Veremos patrones que los novatos no pueden ver.
Qué podemos ver
Comportamientos (atractores, comportamientos emergentes)
Estructuras (redes, interconexiones)
Invariantes (leyes y relaciones que no cambian)
¡Ojo con la escala temporal!
NOTAS:
Con escala temporal me refiero a si miramos los datos en el corto o largo plazo. Lo que puede parecer una anomalía si miramos lo que ocurre en un día, puede ser un fenómeno totalmente normal si miramos la semana o el mes.
Es importante no centrarnos en una escala temporal, sino analizar todas las escalas posibles, para evitar caer en esas trampas.
Desarrollar la intuición
(Conocimiento implícito)
Examinar el sistema en muchas situaciones.
Analizarlo desde distintas perspectivas.
Analizar sistemas similares.
NOTAS:
Ayuda analizarlos en situaciones extremas. Inferimos mejor del contraste.
Un ejemplo de esto es analizar un parámetro de salud en deportistas de alto nivel y en población enferma o muy mayor. Esto nos ayuda a delimitar el espectro, detectar valores extremos, así como los elementos o patrones que no cambian.
Subsistemas o agentes fuertes
Multinivel: muchos agentes son sistemas en sí mismos
Agente fuerte (o inteligente): uno que aprende y evoluciona
Analizar estos sistemas puede ayudar a juntar piezas
NOTAS:
No explicará las propiedades emergentes, pero sí las reglas por las que se rigen los agentes.
Aquí explico qué son los agentes fuertes y sus características.
Ejemplos de características a observar
NOTA: Una característica o elemento del sistema puede ser más de una cosa a la vez. Por ejemplo, un atractor puede ser también un comportamiento emergente.
Atractores (I)
Ser zurdo como ejemplo de atractor:
Atractor: cuando necesito usar una mano, tiendo a usar la izquierda.
Observamos el comportamiento: usar siempre la mano izquierda. Así que podemos intuir el atractor «zurdo».
Si conocemos más sistemas con ese atractor, podemos «predecir»:
Cómo actuará en situaciones conocidas (coger un objeto).
En otros posibles comportamientos (las personas zurdas son estadísticamente más creativas).
Atractores (II)
Cultura como ejemplo de atractor:
Atractor: la forma (común) en la que tienden a actuar las personas de un país, ciudad, empresa, etc.
Observamos el comportamiento: ¿conducen por la derecha o la izquierda?, ¿se saludan dando la mano o dando besos?, ¿son muy directas hablando?, ¿hablan alto?
Si conocemos más sistemas con ese atractor, podemos «predecir»:
Cómo actuará en situaciones conocidas (conducir, saludar, etc.).
En otros posibles comportamientos (conflictos, preferencias, etc.).
Interconexión
Interacciones entre agentes ahora vs. hace 2 siglos.
Transmisión de rumores en un pueblo vs. una gran ciudad.
«Teléfono roto» entre 2 vs. 10 personas. (señal vs. ruido)
Ser emprendedor en San Francisco vs. Palencia.
NOTAS:
La distancia, la velocidad de transmisión de la información o el transporte pueden afectar mucho a cómo interaccionan unos agentes con otros.
Que la comunicación sea directa o vía otros agentes también cambia la interacción y forma de actuar.
Interdependencias
Ejemplo de interdependencias y dinámicas emergentes a partir de reglas sencillas de agentes diversos en un ecosistema muy simplificado.
Tipos de agentes:
Hierba
Cabras
Ovejas
Lobos Reglas:
Comer
Si sobra comida, reproducirse
Relaciones:
Cabra y oveja comen hierba
Lobo come cabras y ovejas
NOTAS:
Esas interdependencias pueden generar ciclos (atractores cíclicos)
Un ejemplo de atractor cíclico puede ser las estaciones del año, pero también las crisis económicas, ciclos de plagas o rotaciones de especies en ecosistemas, etc.
Ejemplos de sistema según características
Es importante tener en cuenta que muestro solo dos tipos de sistemas complejos, cada uno en un extremo, pero existe un amplio espectro entre ambos. Así como también hay más tipos de sistemas.
Para entender mejor por qué esas características suelen indicar esos tipos de sistemas, te recomiendo repasar las explicaciones que di al respecto en estos artículos:
Sistemas frágiles (aunque estables)
Características típicas de sistemas muy estables, pero frágiles:
Pocos atractores y muy profundos.
Poca diversidad.
Feedbacks negativos (compensadores).
Sistemas volátiles (aunque innovadores)
Características de sistemas muy sensibles a pequeñas perturbaciones, que pueden generar grandes eventos:
Muchos atractores (y ninguno demasiado profundo)
Mucha diversidad (de umbrales)
Feedbacks positivos (reforzadores)
Muy interconectados
Muy interdependientes
Muy optimizados
Sin amortiguación (buffers)
Sin retrasos (delays)
Sin reservas (stock)
NOTAS:
En este tipo de eventos se pueden dar grandes eventos (positivos o negativos) a partir de pequeñas perturbaciones.
Por ejemplo, guerras mundiales, crisis económicas mundiales, revueltas, escaladas de violencia, pero también modas, fenómenos virales, etc.
Resumen
Los Sistemas Complejos son dinámicos e impredecibles. En parte, porque aprenden y evolucionan.
Saber dónde mirar es clave para entender y predecir en sistemas complejos.
Observar las características que usan para aprender es un buen punto de partida.
Exponerse a diferentes tipos de sistemas ayuda a entender mejor cómo funcionan.
Exponerse mucho a un tipo de sistemas ayuda a desarrollar intuición.
Herramienta: Ficha del sistema
Nombra un sistema complejo específico y que te sea familiar.
Elige un sistema que consideres que es complejo y que conozcas lo suficiente como para tratar de responder algunas de las siguientes preguntas.
Es importante lo de «específico». Algunos ejemplos:En vez de «un ecosistema», debería ser algo como «un arrecife de coral en la región X con las especies típicas de esa región».
En vez de «un mercado», debería ser algo como «el mercado inmobiliario de oficinas en Madrid».
En vez de «la salud», debería ser algo como «mi salud» o «la salud de mi madre».
¿Cómo de complejo es el sistema? Marca cuáles de estas características cumple:
Sus componentes están interconectados.
Sus componentes son interdependientes.
Muestra propiedades que no se dan en sus elementos principales por separado.
Muestra comportamientos no lineales.
Se adapta a los cambios internos o externos.
Aprende.
Sus componentes son sistemas complejos en sí mismos.
Los componentes del sistema son variados (diferentes tipos de componentes).
Es sensible a las condiciones iniciales (el mismo sistema empezando en situaciones diferentes da diferentes resultados).
¿Cuál es el objetivo del sistema?
¿Qué partes del sistema se pueden observar?
¿Cuáles son variables (cambian)?
¿Cuáles son invariables (no cambian o son leyes/reglas/proporciones que siempre se cumplen)?
¿Qué actores, o agentes, tiene?
¿Qué atractores tiene? Piensa en estados o comportamientos del sistema que suelen darse si nada cambia.
¿Tiene algún mecanismo de feedback? Si es así, enuméralos indicando de qué tipo son.
¿Tiene algún tipo de externalidad? Si es así, enuméralas indicando de qué tipo son.
¿Puedes identificar algún tipo de interdependencia? Descríbelas.
¿Puedes identificar alguna causalidad circular en el sistema?
¿Tiene algún tipo de reserva o stock?
¿Tiene algún «cuello de botella»?
¿Tiene algún tipo de amortiguación (búfer) o está muy optimizado? Si tiene amortiguación, di cuál.
¿Existe algún tipo de «presión selectiva» en el sistema? ¿De qué tipo? ¿Qué incentivo genera dicha presión?