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

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

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 $z\sim 0.03$). The extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) is mapping the galaxy, quasar, and neutral gas distributions between $z\sim 0.6$ 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