50 research outputs found
When management encounters complexity
This paper aims at showing how management has come to encounter the sciences of complexity. Therefore the various levels and domains of management are outlined which leverage from the study of complexity. This is not, however, a descriptive study. Rather, we focus on how management can benefit from knowing of the sciences of complexity. New tools and rods, new languages and approaches are sketched that show a radical shift in management leading from a once dependent discipline from physics and engineering, towards a biologically and ecologically permeated new management.Whereas the main concern for complexity consists in understanding complex phenomena and systems, at the end a number of successful applications of complexity to management and entrepreneurial consulting are considered
Modelamiento y simulación de sistemas complejos
De manera tradicional se ha afirmado que existen dos formas de ciencia: una
basada en la inducción y otra fundada en deducciones o, lo que es equivalente,
en criterios y principios hipotético-deductivos. La primera ha sido conocida
como ciencia empírica y su problema fundamental es el de la inducción; es
decir, el de establecer cuáles, cómo y cuántas observaciones (o descripciones)
particulares son suficientes (y/o necesarias) para elaborar generalizaciones.
Esta es una clase de ciencia que trabaja a partir de observaciones, descripciones,
acumulación de evidencias, construcción de datos, y demás, a partir
de los cuales puede elaborar procesos de generalización o universalización.
Este tipo de ciencia coincide con los fundamentos de toda la racionalidad
occidental, a partir de Platón y Aristóteles, según la cual sólo es posible hacer
ciencia de lo universal.
Por su parte, el segundo tipo de ciencia consiste en la postulación de
principios primeros o axiomas, y se concentra en el estudio de las consecuencias
–igualmente, de los alcances– de dichos principios. Esta clase de
ciencia tiene como problema fundamental la demostración de determinados
fenómenos, valores, aspectos, dicho en general; y esto se fundamenta en el
rigor con el que se han postulado los axiomas y los teoremas subsiguientes.
Por derivación, esta clase de ciencia incorpora y trabaja con lemas y otros
planos semejantes. Cultural o históricamente, esta clase de ciencia se inicia
con la lógica de Aristóteles y se sistematiza por primera vez en la geometría de
Euclides. Toda la ciencia medieval, llamada theologia, opera de esta manera.
En el marco de la ciencia contemporánea estas dos clases de ciencia se
pueden ilustrar profusamente. En el primer caso, por ejemplo, desde el derecho
que afirma que las evidencias se construyen; las ciencias forenses (antropología
forense, odontología forense y demás) que sostienen algo semejante; o el
periodismo y la comunicación social que trabajan a partir del reconocimiento
de que la noticia no existe, sino que se construye (vía la crónica, la reportería
y otras). De otra parte, en el segundo caso, desde las matemáticas y la lógica
hasta las ciencias y las disciplinas que incorporan parámetros y metodologías
basadas en hipótesis. (Vale la pena recordar siempre aquella idea clásica del
propio I. Newton de acuerdo con la cual la buena ciencia y en las palabras de
Newton: hipothese non fingo). Pues bien, por caminos, con motivaciones y con finalidades diferentes y
múltiples, recientemente ha emergido una tercera clase de ciencia, que ya no
trabaja con base en la inducción y en la deducción, sino de una manera radicalmente
distinta. Esta tercera manera es el modelamiento y la simulación,
y la forma más acabada de esta ciencia son las ciencias de la complejidad
El mundo de las ciencias de la complejidad
La situación es verdaderamente apasionante. Mientras que en el mundo
llamado real –y entonces se hace referencia a dominios como la política, la
economía, los conflictos militares y sociales, por ejemplo–, la percepción
natural –digamos: de los medios y la opinión pública– es que el país y el
mundo se encuentran en condiciones difíciles; en algunos casos, dramática;
y en muchas ocasiones trágica, en el campo del progreso del conocimiento
asistimos a una magnífica vitalidad. Esta vitalidad se expresa en la ciencia de
punta y, notablemente, en las ciencias de la complejidad.
Mientras que la ciencia normal –para volver a la expresión de Kuhn– se
encuentra literalmente a la defensiva en numerosos campos, temas y problemas
–digamos, a la defensiva con respecto al decurso de los acontecimientos
y a las dinámicas del mundo contemporáneo–, en el contexto del estudio de
los sistemas complejos adaptativos asistimos a una vitalidad que es prácticamente
desconocida para la corriente principal de académicos –independientemente
de los niveles en los que trabajan–, de científicos, de administradores
de educación y de ciencia y tecnología (por ejemplo rectores, vicerrectores,
decanos, directores de departamentos, tomadores de decisión, políticos y gobernantes).
La corriente principal del conocimiento (mainstream) desconoce
una circunstancia, un proceso, una dinámica que sí es conocida por parte de
quienes trabajan e investigan activamente en el campo de las ciencias de la
complejidad
Agent-based simulation in management and organizational studies: a survey
Purpose: The purpose of this paper is to provide a comprehensive survey of the literature about the use of agent-based simulation (ABS) in the study of organizational behavior, decision making, and problem-solving. It aims at contributing to the consolidation of ABS as a field of applied research in management and organizational studies. Design/methodology/approach: The authors carried out a non-systematic search in literature published between 2000 and 2016, by using the keyword “agent-based” to search through Scopus’ business, management and accounting database. Additional search criteria were devised using the papers’ keywords and the categories defined by the divisions and interest groups of the Academy of Management. The authors found 181 articles for this survey. Findings: The survey shows that ABS provides a robust and rigorous framework to elaborate descriptions, explanations, predictions and theories about organizations and their processes as well as develop tools that support strategic and operational decision making and problem-solving. The authors show that the areas that report the highest number of applications are operations and logistics (37 percent), marketing (17 percent) and organizational behavior (14 percent). Originality/value: The paper illustrates the increasingly prominent role of ABS in fields such as organizational behavior, strategy, human resources, marketing and logistics. To-date, this is the most complete survey about ABS in all management areas. © 2017, © Nelson Alfonso Gómez-Cruz, Isabella Loaiza Saa, and Francisco Fernando Ortega Hurtado
Complejidad: revolución científica y teoría
Este libro está dirigido a un público amplio científicos, humanistas ingenieros, y en general a quien se aventura a pensar y a trabajar en términos no disciplinares. Con toda seguridad, el mérito del trabajo en ciencias de la complejidad consiste en indisciplinar a las ciencias, una expresión ya en boga, y que de un lado apunta hacia la idea de una "tercera cultura (Brockman), tanto como hacia una nueva alianza (I. Prigogine). Existe, a todas luces, una masa crítica que trabaja en complejidad y que está interesada, en profundidad y con total seriedad, en estos temas. La prueba son los diversos eventos académicos y científicos, las compilaciones y las publicaciones, cada vez con calidad más eximia y de amplio cubrimiento inter y transdisciplinar. Este libro quiere contribuir a esta historia y a estos procesos. Existe, a todas luces, una masa crítica que trabaja en complejidad y que está interesada, en profundidad y con total seriedad, en estos temas. La prueba son los diversos eventos académicos y científicos, las compilaciones y las publicaciones, cada vez con calidad más eximia y de amplio cubrimiento inter y transdisciplinar. Este libro quiere contribuir a esta historia y a estos procesos
Protocolo de implementación del LMyS : implementación del laboratorio de modelamiento y simulación
La creación del Laboratorio de Modelamiento y Simulación (LMyS) se lleva
a cabo con el objeto de adelantar investigación original y apoyar los proyectos
en desarrollo dentro de la Facultad de Administración, mediante el modelamiento
desde las ciencias de la complejidad y la matemática no clásica. Este
desarrollo obedece a la necesidad de dar respuestas a la realidad cambiante y
dinámica en la que los modelos tradicionales no han dado una respuesta
satisfactoria o suficiente. Gracias al LMyS se materializan los avances y desarrollos
de los grupos de investigación de la Facultad a través del modelamiento
y simulación con lógicas no-clásicas (modal, difusa, paraconsistente
y lógica cuántica, entre otras), que permitan posteriormente producir a nivel
computacional implementaciones de estos modelos. De este modo, mediante
las contribuciones del LMyS se busca que, por un lado, exista innovación en
el conocimiento con el rigor apropiado y a niveles mundiales en el estudio de
los sistemas dinámicos modelados a partir de las organizaciones, y, por otro,
se erija como una herramienta para el sector empresarial y productivo en los
procesos de toma de decisión.
Al mismo tiempo que adelanta investigaciones que conducen a, y se
condensan en, registros y patentes, el LMyS quiere contribuir al apoyo a la
investigación en la disciplina de la administración. Así, el LMyS hace parte
del gran proyecto de la Facultad de Administración de la Universidad del
Rosario que le permitirá abordar problemáticas actuales y futuras, en torno
a la dinámica económica y social, pero con enfoques igualmente políticos,
financieros y otros en el marco de un mundo caracterizado por una enorme
complejidad (creciente).
El desarrollo de la investigación de la Facultad de Administración tiene
como una gran influencia las ciencias de la complejidad, tratando de entregar
a la comunidad empresarial herramientas, modelos o perspectivas diferentes
que le permitan enfrentar la incertidumbre y disminuir los niveles de riesgo
Simulando el análisis de hacinamiento sectorial en empresas colombianas
El objetivo de este trabajo es hacer una interpretación de la herramienta “hacinamiento
estratégico” la cual fue propuesta por el profesor Luis F. Restrepo P.
y Hugo A. Rivera en el año 2006 a través del Centro de Estudios Empresariales
para la Perdurabilidad. El análisis de hacinamiento es una herramienta que
hace parte complementaria del Análisis Estructural de Sectores Estratégicos
(AESE), la cual muestra la percepción de imitación que tiene una empresa
sobre un sector estratégico determinado.
En este trabajo se presenta una interpretación formal de los planteamientos
teóricos en los cuales se basa el hacinamiento; luego de la formalización se
desarrolla una simulación que muestra nuevas formas de observar la imitación
en un sector estratégico. Las técnicas utilizadas para la nueva observación son
el análisis de discriminante, y la probabilidad condicional
The Fourteenth Data Release of the Sloan Digital Sky Survey: First Spectroscopic Data from the extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey and from the second phase of the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment
The fourth generation of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS-IV) has been in
operation since July 2014. This paper describes the second data release from
this phase, and the fourteenth from SDSS overall (making this, Data Release
Fourteen or DR14). This release makes public data taken by SDSS-IV in its first
two years of operation (July 2014-2016). Like all previous SDSS releases, DR14
is cumulative, including the most recent reductions and calibrations of all
data taken by SDSS since the first phase began operations in 2000. New in DR14
is the first public release of data from the extended Baryon Oscillation
Spectroscopic Survey (eBOSS); the first data from the second phase of the
Apache Point Observatory (APO) Galactic Evolution Experiment (APOGEE-2),
including stellar parameter estimates from an innovative data driven machine
learning algorithm known as "The Cannon"; and almost twice as many data cubes
from the Mapping Nearby Galaxies at APO (MaNGA) survey as were in the previous
release (N = 2812 in total). This paper describes the location and format of
the publicly available data from SDSS-IV surveys. We provide references to the
important technical papers describing how these data have been taken (both
targeting and observation details) and processed for scientific use. The SDSS
website (www.sdss.org) has been updated for this release, and provides links to
data downloads, as well as tutorials and examples of data use. SDSS-IV is
planning to continue to collect astronomical data until 2020, and will be
followed by SDSS-V.Comment: SDSS-IV collaboration alphabetical author data release paper. DR14
happened on 31st July 2017. 19 pages, 5 figures. Accepted by ApJS on 28th Nov
2017 (this is the "post-print" and "post-proofs" version; minor corrections
only from v1, and most of errors found in proofs corrected
Sloan Digital Sky Survey IV: mapping the Milky Way, nearby galaxies, and the distant universe
We describe the Sloan Digital Sky Survey IV (SDSS-IV), a project encompassing three major spectroscopic programs. The Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment 2 (APOGEE-2) is observing hundreds of thousands of Milky Way stars at high resolution and high signal-to-noise ratios in the near-infrared. The Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey is obtaining spatially resolved spectroscopy for thousands of nearby galaxies (median ). The extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) is mapping the galaxy, quasar, and neutral gas distributions between and 3.5 to constrain cosmology using baryon acoustic oscillations, redshift space distortions, and the shape of the power spectrum. Within eBOSS, we are conducting two major subprograms: the SPectroscopic IDentification of eROSITA Sources (SPIDERS), investigating X-ray AGNs and galaxies in X-ray clusters, and the Time Domain Spectroscopic Survey (TDSS), obtaining spectra of variable sources. All programs use the 2.5 m Sloan Foundation Telescope at the Apache Point Observatory; observations there began in Summer 2014. APOGEE-2 also operates a second near-infrared spectrograph at the 2.5 m du Pont Telescope at Las Campanas Observatory, with observations beginning in early 2017. Observations at both facilities are scheduled to continue through 2020. In keeping with previous SDSS policy, SDSS-IV provides regularly scheduled public data releases; the first one, Data Release 13, was made available in 2016 July