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Primer Seminario Nacional de Economía Institucional
“Fronteras de Análisis Económico de las Instituciones”
Ponencia:
Sistemas Complejos Adaptables y Cooperación Raúl Arturo Alvarado López*
1. Introducción La complejidad que se centra en a adaptación es una área que actualmente se conoce como
el estudio de los sistemas complejos adaptables (SCA), ya que esta corriente teórica
reconoce que la adaptación da lugar al surgimiento de una clase de complejidad que
obstaculiza considerablemente los intentos por resolver los más importantes problemas que
actualmente enfrenta el mundo en los diferentes sistemas: sociales, económicas,
ambientales, etc.
Pero antes que nada es importante aclarar que los SCA, más que una nueva terminología; es
una área de estudio impulsada principalmente en el Instituto de Santa Fe-Nuevo México,
Estados Unidos, el cual con los aportes de investigadores como John Holland, Robert
Axelrod, Arthur Brattam, entre muchos otros, han ido enriqueciendo esta nueva corriente
teórica con el fin de generar los principios que rijan el comportamiento de los SCA,
abriendo la posibilidad de generar distintas herramientas para resolver los diferentes
problemas a los que actualmente se enfrenta la humanidad.
Para Holland (2004:25), “los SCA son sistemas compuestos por agentes interactuantes
descritos en términos de reglas. Los cuales se adaptan cambiando sus reglas cuando
acumulan experiencias. Además de que para los SCA la mayor parte del medio ambiente
de cualquier agente adaptable está constituido por otros agentes adaptables, de manera que
una porción de los esfuerzos de adaptación de cualquier agente es utilizada para adaptarse a
* Lic. en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana – Xochimilco y candidato a Maestro en Economía y Gestión de la Innovación por la UAM-X. Correo: r_arturo_a_l@yahoo.com.mx
1
otros agentes adaptables” buscando principalmente la reproducción y/o la sobrevivencia o
cualquier otro objetivo común que les resulte mutuamente beneficioso.
Para los diferentes agentes pertenecientes a un sistema, éste no es otra cosa que el entorno
en el que se desenvuelven, el cual es percibido como un todo cuyos elementos se mantienen
juntos porque se afectan mutuamente y de manera continua a lo largo del tiempo y
funcionan para alcanzar un propósito común. (Battran, 2001) Para poder alcanzar dichos
objetivos comunes en la mayoría de las ocasiones se requiere de la cooperación entre los
diferentes agentes los cuales no necesariamente tienen que ser sus socios directos o los
agentes más íntimamente relacionados ya que en muchas ocasiones se coopera con los
competidores más directos, ya que la cooperación parte principalmente de la competencia.
De aquí la importancia de destacar a la cooperación como un elemento esencial en
entendimiento de los sistemas SCA, ya que a pesar de que el concepto de cooperar puede
variar en función al contexto en el que se ubique la discusión. De acuerdo al Diccionario
de la Real Academia de la Lengua Española (1995) cooperar se refiere a la acción de
trabajar conjuntamente con otro u otros para el mismo fin1 (un fin común), por lo que se
puede considerar como una guía primordial para el establecimiento de vínculos entre los
diversos agentes (tales como personas, empresas, ecosistemas, etc.).
Actualmente desde el sistema económico, la relevancia de la cooperación se ha convertido
en un hecho indudable, dada la configuración del entorno competitivo moderno, el cual ha
obligado a las empresas a replantear sus estrategias tradicionales. Ya que el incremento de
la competencia en el ámbito internacional y el cambio tecnológico surgen como factores
que impulsan a las empresas a buscar reestructurarse de una manera más eficiente y menos
costosa, en términos no sólo monetarios sino de riesgo y fracaso permitiendo la adaptación
en la dinámica económica actual.
Así, desde un contexto económico, la cooperación se puede definir como un acuerdo entre
dos o más empresas independientes, que uniendo o compartiendo parte de sus capacidades
1 Definición del Diccionario de la Lengua Española: gramática y verbos (1995)
2
y/o recursos, (sin necesidad de llegar a fusionarse) instauran un cierto grado de
interrelación con el objetivo de hacerle frente a los requerimientos del mercado, disminuir
los daños humanos, materiales y ambiéntales, originados por emergencias y desastres a los
que se enfrentan las empresas en su sistema productivo, como una estrategia de reducir sus
costos de producción, o generar capacidades tales como el aprendizaje que permitan a las
empresas sobrevivir en los actuales mercados (o por cualquier otro objetivo común que las
empresas detecten).
En este sentido, el presente trabajo tiene como objetivo indagar la importancia de la
cooperación en la teoría de los SCA, como un mecanismo subyacente de la evolución de los
agentes que les permite la adaptación, ya que las redes de interacciones entre los SCA que
los lleva a la coevolución es el factor que les puede permitir la sobrevivencia, enseñar y
aprender los unos de los otros al mismo tiempo, ya que se enfrentan a un ambiente de
selección natural (competencia). Ya que a pesar de que los agentes dentro de un sistema
tengan objetivos diferentes, la cooperación les permite la adaptación a medios cada vez más
hostiles (como la competencia en los mercados, los riesgos de la degradación al ambiente
que enfrentan los diferentes ecosistemas) y aprender mutuamente con el fin de minimizar
riesgos y/o costos, así como aprovechar diversas oportunidades que el entorno (medio
ambiente) ofrece.
Para esto el trabajo se divide en cuatro apartados, en el primero se analiza qué son los SCA
y en qué consisten sus elementos básicos, para el segundo se analiza el por qué resultan
aportantes los sistemas y las reglas en los sistemas complejos para poder hacer posible la
adaptabilidad, para el tercer apartado se aborda la importancia de la cooperación en los
SCA, y finalmente se presentan las principales conclusiones.
2. Complejidad y adaptación (Elementos básicos)
Los sistemas complejos se caracterizan fundamentalmente porque su comportamiento es
imprevisible, ya que se enfrentan a procesos de constante cambio que implican la
adaptación, por lo tanto, los sistemas evolucionan conjuntamente con su medio ambiente.
3
Aunque hasta el momento, no existe una definición precisa y absolutamente aceptada de lo
que es un sistema complejo, diferentes definiciones concuerdan con algunas peculiaridades
comunes. Por ejemplo, en un primer término, por lo general se dice está compuesto por
una gran cantidad de elementos relativamente idénticos, como es el caso de el número de
células en un organismo, o la cantidad de personas en una sociedad. En segundo lugar, la
interacción entre sus elementos es local y origina un comportamiento emergente que no
puede explicarse a partir de dichos elementos tomados aisladamente. Por ejemplo, un
desierto puede contener billones de granos de arena, pero sus interacciones son
excesivamente simples comparadas con las que se verifican en las abejas de un enjambre.
Por último, es muy difícil predecir su evolución dinámica futura; o sea, es prácticamente
imposible predecir lo que ocurrirá más allá de un cierto horizonte temporal. (Rosenau,
1997)
En la naturaleza se pueden encontrar una gran cantidad de ejemplos de sistemas complejos
que se extienden desde la física hasta la neurología, desde la economía hasta la biología
molecular, desde la sociología hasta las matemáticas. Por tal motivo, esta clase de sistemas
no constituye un caso raro ni excepcional sino que se manifiesta en la inmensa mayoría de
los fenómenos que se observan a diario y en todo momento. Sin embargo, y a pesar de su
gran diversidad y abundancia, se pueden identificar conductas dinámicas genéricas, no
importa su naturaleza (física, química, biológica o social); entre ellas, las leyes de
crecimiento, la autoorganización y los procesos colectivos emergentes2.
Entre los principales ejemplos que Holland (2004) utiliza para ejemplificar a un SCA, con
el fin de hacer comprensible sus patrones siempre cambiantes es el sistema nervioso central
(SNC) de los mamíferos, el cual se encuentra constituido por un gran número de células,
llamadas neuronas que adquieren una multitud de formas. Incluso un SNC siempre consta
de miles de millones de neuronas de centenares de tipos diferentes, y cada neurona esta en
contacto directo con otros cientos, e incluso con miles, de células nerviosos, formando una
red de trabajo compleja. En donde, el comportamiento del SNC depende de interacciones
2 Como ejemplos de sistemas complejos se pueden mencionar -entre otros- una célula, el cerebro, un organismo, una computadora, un ecosistema, una sociedad de insectos, un sistema inmunológico o una economía de mercado.
4
mucho más que de las acciones ya que cada neurona tiene un función definida y delimitada,
las cuales, por si sola no podría hacer funcionar su cometido.
Así mismo, en la biología los ecosistemas muestran la misma sorprendente diversidad. Ya
que tan solo en un metro cúbico de suelo templado existe un gran número de organismos
que coexisten y evolucionan bajo distintas circunstancias, y desde un nivel macro como por
ejemplo un bosque, existe una increíble cantidad de especies, cuya diversidad genera un
complejo conjunto de interacciones que reciclan una y otra vez los nutrientes esparcidos a
través del sistema generando simbiosis que garantizan su sobrevivencia y desarrollo.
Existe una gran diversidad en las interacciones que surgen en los SCA, por lo cual tienen la
propiedad de sufrir grandes cambios cuando se les introducen pequeñas perturbaciones
(efecto multiplicador), pero para poder comprender las interacciones de grandes números
de agentes es necesario entender las habilidades de los agentes individuales. Por lo tanto,
es útil considerar el comportamiento de los agentes como determinado por un conjunto de
reglas o normas (las reglas son simplemente una manera conveniente de describir las
estrategias de los agentes y hacerlos más comprensibles).
Para Holland (2004) dentro de los sistemas, los agentes hacen frente a las señales que les
envía el ambiente a partir de siete conceptos básicos, las cuales se dividen en cuatro
propiedades y tres mecanismos. Estos conceptos básicos se consideran comunes a todo
SCA.
Cuadro 1 Los Siete Básicos
Propiedades Mecanismos i. Agregación i. Marbeteado ii. No linealidad ii. Modelos internos iii. Flujos iii. Bloques de construcción iv. Diversidad
Fuente: elaboración propia con base a Holland (2004) A continuación se describen algunas de sus principales características de cada uno de los siete básicos:
5
2.1 Propiedades
i. Agregación:
Esta propiedad hace alusión a que los SCA buscan la complementariedad mediante la
agregación de cosas similares entre los agentes, principalmente en categorías. También se
pueden agregar escenas que nunca se han presentado por medio de la recombinación de
categorías familiares. Además, de que los agentes se pueden también agregar formando
agentes mas complejo, que son los que Holland denomina “meta-agentes”, los cuales hacen
referencia a agregados altamente adaptables y que bajo ciertas condiciones y características
actúan como un solo agente.
ii. No linealidad:
A grandes rasgos, linealidad significa que podemos obtener un valor para el todo sumando
los valores de sus partes. Cosa que no funciona en los SCA, un ejemplo es el sistema que
puede conformar un ecosistema integrado por presas y depredadores, los cuales dadas sus
características no es posible sumar éstas.
iii. Flujos:
Esta propiedad hace referencia a la idea de nodos y conectores. Los cuales en términos
generales, los nodos son los procesadores – agentes –, mientras que los conectores son los
que determinan las posibles interacciones. Para los SCA los flujos a través de estas redes
varían con el paso del tiempo; además, los nodos y los conectores pueden aparecer y
desaparecer, dependiendo de si los agentes tienen éxito o no en sus esfuerzos por
adaptarse3.
iv. Diversidad:
Surge la diversidad cuando la propagación de un agente abre un nuevo nicho
(oportunidades para nuevas interacciones) que puede ser explotado por las modificaciones 3 Es necesario aclarar que para Holland (2004), los flujos tienen dos propiedades principales, uno es el llamado efecto multiplicador, característica que surge independientemente de la naturaleza particular del recurso, en donde se tiene que tomar en cuenta el efecto de la introducción de un nuevo recurso. Este efecto es particularmente evidente cuando ocurren cambios evolutivos, y es la causa por la que frecuentemente fallan las predicciones a largo plazo basadas sólo en tendencias. Y el segundo, es el efecto reciclante, el cual hace alusión al hecho de que el reciclaje puede incrementar la producción, lo cual no es particularmente sorprendente, pero el efecto total en una red con muchos ciclos puede resultar muy fuerte.
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de otros agentes. La diversidad observada en un SCA es el producto de sus continuas
adaptaciones ya que un patrón en los SCA es su evolución. Esto porque cada clase de
agente llena un nicho, el cual es definido por las interacciones que se centran sobre el
agente. Por lo general, si se remueve alguna clase de agente del sistema, se crea un vacío,
por lo que el sistema con toda seguridad responderá con una cascada de acciones de
adaptación, y el resultado será la creación de otros agentes que ocupen el nicho desocupado
por los agentes removidos, inmediatamente proporcionarán al sistema las interacciones
faltantes.
2.2 Mecanismos
i. Marbeteado (o etiquetado):
El marbeteado o también llamado etiquetado, constituye un mecanismo de supervivencia
para la agregación y la formación de fronteras en los SCA. Es un rasgo importante, ya que
facilitan la interacción selectiva y permite a los agentes seleccionar a otros agentes u
objetos, que de otra manera serian indistinguibles. Este mecanismo es una herramienta
indispensable para la especialización y la cooperación4.
ii. Modelos internos:
Se refiere básicamente al mecanismo de la anticipación. Ya que el agente debe seleccionar
los patrones de entre un torrente de información que recibe, y después debe convertir estos
patrones en cambios en su estructura interna, los cuales le permiten al agente anticiparse a
las consecuencias que se generan cuando el mismo patrón u otro similar vuelve a ser
encontrado. Algo importante es que entre más fuertes sean sus modelos internos más
precisa será la predicción, ampliando de esta manera sus posibilidades de supervivencia5.
4 En síntesis los marbetes son los mecanismos que se encuentran detrás de la organización jerárquica (el agente, el meta-agente, el meta-meta-agente…), organización muy común en los SCA. En general los marbetes nos permiten observar y actuar sobre las propiedades que previamente estaban ocultas por la simetría. 5 Según Holland (2004), existen dos clases de modelos internos: tácitos y manifiestos. El primero simplemente describe una acción motivada por la predicción implícita de algún estado futuro deseado, en tanto que el modelo manifiesto se utiliza como base para las exploraciones explicitas, pero internas de alternativas. Tanto los modelos tácitos como los manifiestos se encuentran en todos los SCA, las acciones e identidades proporcionadas por el sistema inmune se encuentran en el extremo final de la escala de lo tácito, mientras que los modelos internos de los agentes de la economía son tanto tácitos como manifiestos.
7
iii. Bloques de construcción:
Ya que los seres humanos (y otros agentes pertenecientes a algún SCA) analizamos una
escena compleja buscando elementos reutilizables que ya han sido probados por la
selección natural y el aprendizaje, generando así la capacidad de descomponer en sus partes
una escena compleja (buscando de esta manera la mejor solución)6. Para posteriormente
reagrupar las partes componentes en una gran variedad de combinaciones a los que se les
llama bloques de construcción. Ya que cuando se encuentra una situación totalmente
nueva, lo que se hace es combinar los bloques más relevantes y probados para modelar la
situación, de manera que sugiera acciones adecuadas y sus posibles consecuencias. El uso
de los bloques de construcción para generar modelos internos es una característica bien
establecida en los SCA.
A partir de estos principios básicos y reconociendo que los agentes son definidos como un
conjunto de reglas de mensaje-procesamiento, donde los mensajes activan respuestas que se
encuentran en función de los modelos internos de los agentes, entonces, el papel de la
cooperación esta determinada fundamentalmente por la necesidad de supervivencia del
agente dentro del sistema, pero en función de las experiencias que se reflejan en la
formación de modelos internos y de la clasificación de otros agentes por medio del
marbeteado (o etiquetado), es decir, el agente es capaz de diferenciar entre los demás
individuos y decidir cuales interacciones le han resultado en beneficio para su
supervivencia y cuales son negativas.
Estos principios básicos comunes a los SCA tienen puntos de apalancamiento, en donde
pequeñas adiciones producen grandes cambios dirigidos. Lo importante es descubrir estos
puntos de apalancamiento (si es posible), para poder generar los principios generales que
gobiernan la dinámica de los SCA para poder comprenderlos y analizarlos. Ya que un
factor importante es que en los SCA todo proceso de adaptación genera procesos de
aprendizaje, factor importante para el eficiente desarrollo.
6 Dado que en situaciones reales, un modelo interno debe estar basado en muestras limitadas de un medio ambiente siempre cambiante.
8
3. Sistemas, reglas y adaptabilidad Para que el comportamiento de un sistema esté adecuadamente representado, es necesario
conocer, además de sus elementos, las interacciones o relaciones entre ellos. Por lo tanto,
se deben describir tanto la estructura (lo que es el sistema) como la función (lo que hace el
sistema), dos enfoques complementarios de una misma realidad. (Rosenau, 1997)
Por ejemplo, los cardúmenes, los enjambres y las manadas se comportan -como conjunto-
de manera distinta a como lo hacen sus individuos (o componentes). Una neurona por sí
misma no posee ningún tipo de inteligencia, pero como lo menciona Holland (2004), miles
de millones de ellas interactuando entre sí, es lo que da origen a una mente (que es algo
totalmente diferente). Este comportamiento surge únicamente cuando el sistema se
considera como un todo, como algo global y colectivo que se interrelaciona
constantemente.
Así, un sistema agregado tiene un rasgo central distintivo, y determinan todas las
transacciones y las interacciones evolutivas dentro de su sistema. En cada sistema se
encuentran las siete características básicas arriba mencionadas, a pesar de ellas, no se
pueden tratar de la misma manera los SCA, porque entre los mismos agentes de los
diferentes sistemas existen diferencias centrales7.
Principalmente porque gran parte de su comportamiento, adaptación y evolución depende
del medio ambiente en el que se desarrollan así como de la manera en que interaccionan en
el mismos. Además, de que los agentes en cualquier sistema son bombardeados con una
gran cantidad de estímulos e información que le provee su entorno, información que es
canalizada y destinada para fines específicos por los agentes.
Una vez captada la información, el agente debe generar un filtro de la gran cantidad de
información, es decir los agentes en esta etapa deben de activar sus detectores en el
7 En primer lugar porque existen diferentes grados de absorción; de este modo, un sistema que interactúa poco con su entorno recibe el nombre de "parcialmente abierto". Asimismo, y dentro de la categoría de sistemas abiertos, están aquellos que son influidos pasivamente por el medio ambiente, llamados "no adaptativos", y los que reaccionan y se adaptan al entorno, llamados "adaptativos".
9
momento que perciben la información proveniente del medio ambiente, para
posteriormente convertirlos en efectores los cuales tienen el objetivo de decodificar los
mensajes estandarizados para provocar acciones en el medio ambiente8.
Al considerada cada regla como una especie de micro-agente, entonces se puede extender el
papel de entrada/salida de los mensajes para que sean el soporte de las interacciones, es
decir cada regla debe de considerarse como un mecanismo de procesamiento, lo anterior
lleva a lo siguiente: el agente es descrito ahora como un conjunto de reglas de
mensaje/procesamiento, dicho de otra manera, algunas reglas funcionan como detectores y
efectores y otras reglas activan a más reglas. Con esto se pueden desarrollar una sintaxis
general para los agentes de un SCA, aquí se tienen mensajes permisibles y se asume que
todos los mensajes son cadenas o secuencias (strings) que tienen una longitud estándar. Y
después se debe de proporcionar una sintaxis para la condición lateral de las reglas, una
sintaxis que especifique cuáles mensajes responden a una determinada regla. (Holland,
2004)
En un mismo periodo pueden existir varias reglas activadas y esto sólo significa más
mensajes y estos pueden ser utilizados como bloques de construcción para modelar
situaciones complejas, porque la simultaneidad de varias reglas activas, le permite, al
agente, combinar una serie de reglas ya probadas para describir la nueva situación, entonces
es cuando las reglas se convierten en bloques de construcción.
Así, las reglas representan un conjunto de hechos acerca del medio ambiente y por este
motivo debe de haber consistencia entre todas las reglas. Entonces si se introduce una
nueva regla, se debe de verificar que ésta no provoque inconsistencia entre ellas.
Mientras que si el sistema se sigue adaptando hay algunas reglas que se hacen más útiles
que otras, unas descomponen el medio ambiente, las cuales sirven como guía para
8 Esto hace referencia a un círculo, porque el medio ambiente da información, y el agente utiliza los detectores para filtrar y codificar el mensaje y tiene como resultado un efecto, el cual es nuevamente enviado al medio ambiente y este se repite.
10
determinar cierta acción. También existen reglas que sus consecuencias son evidentes en el
largo plazo y en el corto plazo son inadecuadas.
Entonces, discutir la formación de modelos internos se refiere a dos reglas existentes en el
medio ambiente y son activadas simultáneamente. Por ejemplo, la regla R1 es más general
y se utiliza cuando no se tiene información detallada. La regla R2 es más específica, por lo
que, está ultima compite con mayor ventaja y el agente tiene mayor información para hacer
su modelo interno9. (Holland, 2004)
Holland pretende establecer la construcción de las reglas que permiten adaptarse a un
agente dentro de un ambiente complejo utilizando el esquema de los alelos. Por ejemplo,
en genética las características físicas particulares de una especie por ejemplo tipo de ojos,
pelaje y tamaño de las patas corresponde a un arreglo particular de alelos. De la misma
forma Holland utiliza ésta idea para explicar la utilidad de una regla y su manifestación en
condiciones específicas. Las reglas de Holland al igual que los genes son recesivas o
dominantes lo que significa que pueden manifestarse o restringirse de acuerdo al ambiente.
En genética un nuevo descendiente a pesar de contener los alelos del pelaje café con
manchas blancas puede no manifestarse si resulta recesivo y presentar tan sólo el pelaje
café10.
Las reglas generaran descendencia de otras reglas que por ser hijas de sus padres aptos
también son lo suficientemente fuertes como para sobrevivir. Las reglas débiles son
superadas por reglas fuertes que representan el conocimiento ganado a través del tiempo.
En un ambiente de competencia las reglas fuertes son las que al final determinarán el
comportamiento del agente.
9 Para Holland, las reglas más específicas requieren de un mayor tiempo para ser descubiertas y establecidas, esto lleva al autor: dentro del esquema de asignación de crédito los agentes dependerá de reglas genéricas que son útiles, pero a medida que los agentes acumulan experiencia los modelos internos son modificados por la agregación de reglas de excepción, las cuales interactuarán simbióticamente con las reglas genéricas. A esto se le llama jerarquías por omisión (hay expansión de las reglas a través del tiempo desde lo genérico hacia excepciones específicas). 10 Se utiliza un valor llamado aptitud para señalar la capacidad para producir descendencia con aptitudes de supervivencia. De forma similar la aptitud ahora utilizada en las reglas indica su capacidad de utilidad y por tanto su permanencia en el tiempo.
11
A pesar de que las nuevas reglas provienen de otras reglas, éstas no son iguales a sus
antecesores (de forma análoga los hijos no son idénticos a sus padres). Volviendo a la
genética cuando un macho y una hembra se cruzan producen una nueva camada que tiene
parte de las características de sus padres pero también nuevas características particulares.
A partir de ésta idea, Holland (2004) la utilizarla para explicar el desarrollo de las nuevas
reglas. Cuando los criadores de razas intentan mejorar las características físicas de sus
camadas utilizan el cruzamiento de padres que tengan las características que les interesa
mejorar. Por ejemplo la mula es el caso típico en que se quiso lograr una nueva especie
cruzando la resistencia del burro y la docilidad de carácter del caballo.
En el caso de las reglas Holland propone para el cruzamiento de características de dos
reglas medir sus aptitudes numéricamente para entonces lograr nuevas reglas que aseguren
ser las más altas. Estas aptitudes son consideradas fuerzas. Cuando una regla posee un
promedio mayor a las otras reglas entonces se considera que esta es dominante en torno a
las demás y será las características utilizadas para construir nuevas reglas. Qué pasaría si
este procedimiento utilizando promedios resulta ser incorrecto al toparse con la realidad.
Holland resuelve esto diciendo que como se está hablando de un sistema adaptable este
error puede ser corregido subsecuentemente en el tiempo por el agente, gracias a su
capacidad de aprendizaje y autocorrección.
El cruzamiento de características puede romper las cadenas de reglas de los padres en el
momento que se quiere generar una nueva generación de reglas. Para determinar qué tan
grande es una cadena se utiliza el término longitud del esquema.
Los esquemas que mayormente hayan sido rotos pasarán a la siguiente generación. Qué tan
probable es que un esquema sea roto en el cruzamiento. Holland elaboró el cálculo y
determino que de 99 veces 96 de éstas el esquema pasará intacta la siguiente generación.
Por tanto existe poca probabilidad de que el cruzamiento rompa el esquema11.
11 Por supuesto que los esquemas más largos tienen mayores posibilidades de romperse sin embargo esto no constituye ningún problema debido a que los esquemas más cortos que el promedio son los que fueron descubiertos antes. Por lo tanto, si llegaran a romperse querrían esquemas cortos que fueron plenamente
12
Además, la mutación, es un proceso por medio del cual los alelos son modificados
aleatoriamente produciendo un alelo diferente para el gen. Por lo tanto, los esquemas de
una generación que están por encima del promedio son utilizados mucho más
frecuentemente para la siguiente generación que los que están por debajo del promedio.
Esta capacidad para manipular implícitamente grandes números esquemas a través de la
manipulación explícita de un número relativamente pequeño de cadenas es denominada
paralelismo implícito.
Finalmente, es importante recordar que las reglas dentro del modelo de Holland son
mejoradas mediante la combinación de características de otras reglas. Los bloques que las
hacen posibles han sobrevivido a todos los contextos en que han sido probados gracias a
dos aspectos claves: otros bloques de construcción superiores y el contexto específico en
que han sido probados
4. La importancia de cooperar en los sistemas complejos Siendo el sistema económico un sistema complejo, el cual se enfrenta constantemente a un
ambiente competitivo y de constantes cambios, las empresas se han visto en la necesidad de
buscar y aprovechar complementariedades, explorar economías de escala, compartir los
riesgos propios del desarrollo de nuevas tecnologías, eliminar inversiones que resultan
redundantes en infraestructuras costosas u obtener un mayor poder de mercado. (González,
2003)
Por lo tanto, la cooperación puede resultar ser una alternativa apropiada para las
organizaciones principalmente las inexpertas (empresas nacientes o en desarrollo) ya que
abre las posibilidades de adquirir las capacidades necesarias para la sobrevivencia en el
mercado y compartir los riesgos permitiéndoles reducir sus costos de operación. Por esto,
la cooperación entre empresas ha generado que se replanten las estrategias y los objetivos
ya que se ha permitido explorar nuevas dimensiones tales como el cooperar con sus
establecidos a través del tiempo y por tanto son muy aptos. Ósea que los cortos están por encima del valor numérico del promedio.
13
competidores directos, que es una colaboración táctica que les permite competir a escalas
cada vez mayores.
Así las empresas y otros sistemas han explorado formas de asociación cooperativas las
cuales están determinados por ciertas especificidades, tal es el caso de: alianzas,
coaliciones, acuerdos de colaboración o redes. Sin embargo en términos generales se
convierte en una actividad económica compartida, encaminada al logro de beneficios
mutuos entre los participantes, y que en determinados contextos se adopta como una forma
de competir en el mercado con fin de coevolucionar y aprender, por lo tanto en este
apartado se explora por que es importante la cooperación desde el enfoque de los SCA.
4.1 Cooperación y Sistemas Complejos Adaptables
Según Holland (2004), durante el transcurso de varias generaciones, los agentes
individuales de los agregados llegan a adaptarse de tal manera que puedan sacar ventaja del
medio ambiente específico en el que se desarrollan, así como el que les proporcionan los
demás agentes de este agregado, de esta manera la cooperación puede ser un motor en
beneficio de la complementariedad, donde el grupo de agentes involucrados puedan
beneficiarse mutuamente, por ejemplo, un agente del agregado podría especializarse en
actividades de ofensa y defensa, mientras otro podría especializarse en la adquisición de
recursos12.
En este mismo sentido, Axelrod (2003) plantea que tomando en cuenta los principios
evolutivos, es posible que los agentes más efectivos tengan más probabilidades de
sobrevivir y reproducirse, como es el caso de los sistemas biológicos y en algunos sistemas
económicos y políticos donde el factor cooperativo es un elemento o herramienta esencial
para lograr determinados objetivos.
12 Aquí Holland (2004), se refiere a un ejemplo de un triangulo cooperativo: oruga-mosca-hormigas, en donde plantea que si las hormigas pudieran estar unidas permanentemente a las orugas, en vez de ser entidades móviles independientes, tendrían mayores posibilidades de sobrevivencia y reproducción, ya que las orugas podrían reducir al mínimo los recursos destinados al ataque, mientras las hormigas podrían especializarse para realizar un ataque más eficiente y despreocuparse del problema del acopio de recursos.
14
Puesto que los SCA surgen de la competencia y la cooperación que se da entre los mismos
agentes, ya que con el fin de sobrevivir en un entorno competitivo, los agentes forjan
alianzas y relaciones simbióticas entre ellos para darse apoyo mutuo e incrementar las
posibilidades de reproducción y sobrevivencia. Es por esto que “las alianzas surgen a todos
los niveles y en todo tipo de sistema adaptativo complejo” (Battram, 2001:201)
Ya que como se había mencionado para los SCA la mayor parte del medio ambiente de
cualquier agente adaptable está constituido por otros agentes adaptables, de manera que una
porción de los esfuerzos de adaptación de cualquier agente es utilizada para adaptarse a
otros agentes, lo que les permite aprender y evolucionar.
Los SCA cooperan como un mecanismo subyacente de la evolución de los agentes, así, las
redes de interacciones entre los SCA que los lleva a la coevolución es el factor que les
puede permitir la sobrevivencia, enseñar y aprender los unos de los otros al mismo tiempo,
ya que se enfrentan a un ambiente de selección natural. A pesar de que los agentes dentro
de un sistema tengan objetivos diferentes, la cooperación les permite la adaptación a
medios cada vez más hostiles (como puede ser la competencia a la que se enfrentan
actualmente las empresas) y aprender mutuamente con el fin de minimizar riesgos y/o
costos y aprovechar oportunidades del medio ambiente.
Por lo tanto, la cooperación desde la teoría de los SCA es de suma importancia, un ejemplo
puede ser analizado, desde la complejidad del sistema nervioso central (SNC) de cualquier
mamífero “como el sistema inmune, el SNC está constituido por un gran número de células
llamadas neuronas, que adquieren múltiples formas y que desarrollan diversas funciones,
(…) pero lo común es que cada neurona está en contacto directo con otros cientos, e incluso
con miles, de células nerviosas, formando una red de trabajo compleja” (Holland, 2004:18),
en donde le factor cooperativo funciona como el principal determinante para su desempeño
exitoso.
15
En estos sistemas complejos de trabajo, los marbetes13 (o también llamadas etiquetas)
juegan un papel fundamental al interior de las interacciones de estos sistemas, “los
marbetes son rasgos importante de los SCA que facilitan la interacción selectiva y permite a
los agentes seleccionar a otros agentes u objetos, que de otra manera serían indistinguibles.
Las interacciones bien establecidas basadas en marbetes proporcionan una base firme para
la discriminación, la especialización y la cooperación.” (Holland, 2004:29)
Así, la importancia de cooperar, en todo sistema natural y económico resulta de suma
importancia, por ejemplo, Holland (2004), explica que cada hormiga tiene un
comportamiento sumamente estereotipado y casi siempre muere cuando las circunstancias
no se adaptan al estereotipo.
Ya que el agregado de hormigas – el nido de hormigas – es un organismo sumamente
adaptable, que puede sobrevivir durante largos periodos aun frente a una amplia gama de
amenazas” (Holland, 2004:27), siempre y cuando se puedan generar los procesos de
cooperación o complementariedad que permitan a todo el grupo la sobrevivencia, así como
el mismo desarrollo de toda la colonia. En este sentido, el papel de la coherencia y
persistencia de cada sistema depende de una gran cantidad de interacciones, la agregación
de diversos elementos y de la adaptación o el aprendizaje que los agentes puedan
desarrollar.
Pero, para que los procesos cooperativos puedan ser posibles un factor fundamental es la
competencia ya que según Battram (2001), las pautas de comportamiento de los sistemas
complejos adaptables surgen de la competencia y la cooperación entre los mismos agentes.
La competencia puede generar un incentivo muy fuerte para la cooperación, cuando los
agentes forjan espontáneamente o de forma deliberada alianzas y relaciones simbióticas
unos con otros pueden darse apoyo mutuo. La relación que existe entre la cooperación y la
13 Marbeteo o etiquetado, es un mecanismo que facilita consistentemente la formación de agregados, por ejemplo, un marbete puede ser la bandera que se utiliza para motivar o convocar a los miembros de un ejercito o a personas que comparten la misma ideología política (intereses comunes que motivan la cooperación y complementariedad entre los agentes).
16
competencia es fuerte ya que las alianzas surgen a todos los niveles y en todo tipo de
sistema complejo adaptable.
Los procesos de cooperación dentro de los SCA “explotan las posibilidades,
particularmente las partes que promueven la ampliación del reciclaje14, que son las que más
proliferan. Las partes que no favorecen el reciclaje pierden sus recursos a favor de los que
si lo hacen. Ésta selección natural, es un proceso que conduce al incremento de la
diversidad a través del incremento del reciclaje” (Holland, 2004:45). En este sentido
Holland (2004), hace patente el hecho de que los seres humanos analizan una escena
compleja buscando elementos reutilizables que ya han sido probados por la selección
natural, el aprendizaje o por el proceso de ensayo y error.
Según Holland (2004), durante el transcurso de varias generaciones, los agentes
individuales de los agregados llegan a adaptarse de tal manera que puedan sacar ventaja del
medio ambiente específico en el que se desarrollan así como el que les proporcionan los
demás agentes de este agregado, así la cooperación puede ser un motor en beneficio de la
complementariedad, donde el grupo de agentes involucrados puedan beneficiarse
mutuamente, por ejemplo, un agente del agregado podría especializarse en actividades de
ofensa y defensa, mientras otro podría especializarse en la adquisición de recursos15. Así,
los agentes intercambian de manera apropiada sus recursos, de esta manera el agregado y el
agente recolectarán y protegerán sus recursos más eficientemente, por lo que podrían
reproducirse más rápidamente de esta manera el proceso de especialización que los conduce
a una mayor eficiencia se determina por la cooperación entre los agentes, los cuales no
necesariamente deben tener las mismas características pero si objetivos comunes.
14 Aquí Holland (2004), se refiere al reciclaje, como todas aquellas experiencias, y patrones que generaron aprendizajes que en el pasado garantizaron el éxito de los sistemas. Destacando los patrones de interacción familiares de la ecología –simbiosis, parasitismo, mimetismo, etc. 15 Aquí Holland (2004), se refiere a un ejemplo de un triangulo cooperativo: oruga-mosca-hormigas, en donde plantea que si las hormigas pudieran estar unidas permanentemente a las orugas, en vez de ser entidades móviles independientes, tendrían mayores posibilidades de sobrevivencia y reproducción, ya que las orugas podrían reducir al mínimo los recursos destinados al ataque, mientras las hormigas podrían especializarse para realizar un ataque más eficiente y despreocuparse del problema del acopio de recursos.
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Existiendo objetivos comunes se hace más sencillo establecer un proceso cooperativo, el
cual hace que en un principio los agentes involucrados puedan beneficiarse mutuamente,
pero cabe aclarar que esto no limita a que otros agentes no directamente involucrados
puedan obtener beneficios16.
Las capacidades que la cooperación aporta para la adaptación de los agentes en la teoría de
los SCA es sumamente importante, ya que permite que la “adaptación puede ser en el nivel
individual a través del aprendizaje, o puede ser en el nivel de la población a través de la
supervivencia y la reproducción de los individuos más exitosos” (Axelrod, 2003:17), que el
caso de mercados tan competitivos, como los actuales, permite a las empresas permanecer
vigentes.
Además, considerando que actualmente las conexiones entre las sociedades son parte del
entorno empresarial global, la cooperación surge como una estrategia para el beneficio
mutuo, como es el caso del conocido juego del prisionero en el cual, los dos agentes
involucrados (los jugadores) si pudieran comunicarse y cooperar las condenas a las que se
enfrentarían serian pequeñas. Ya que en el caso contrario si uno culpa al otro la condena
sería severa para alguno de los jugadores.
Así, la manera en que ambos obtendrían un mayor beneficio (obtener una condena baja)
sería mediante la cooperación. En el caso de las empresas competidoras en un producto
dado, si generarán una alianza cooperativa con el fin de colocar el producto en mercados
cada vez más grandes, entones la conjunción de sus capacidades y fortalezas individuales
les garantizarían mayores beneficios al poder complementarse.
5. Conclusiones Para entender el comportamiento de un sistema complejo, es necesario conocer, además de
sus elementos, las interacciones o relaciones entre ellos ya que los SCA se caracterizan por
16 Un ejemplo de esto pueden ser dos empresas que deciden reciclar sus desechos, con el principal objetivo de reducir costos sin poner en riesgo su productividad, al realizar esta acción están beneficiando al medio ambiente, ya que esto le significaría menos cargas extractivas de materiales y menores costos por el manejo de desperdicios contaminantes.
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estar compuestos por agentes dinámicos y en constante interacción los cuáles pueden ser
descritos en términos de reglas. Para los SCA la mayor parte del medio ambiente de
cualquier agente adaptable está constituido por otros agentes adaptables, de manera que una
porción de los esfuerzos de adaptación de cualquier agente es utilizada para adaptarse a
otros agentes adaptables buscando principalmente la reproducción y/o la sobrevivencia o
cualquier otro objetivo común que les resulte mutuamente beneficioso.
Ya que tanto en el ecosistema como en la economía u otros sistemas, la sobrevivencia es el
premio de la eficiencia, por lo tanto la ineficiencia es castigada con la extinción. Tratando
de evitar la escasez, tanto las especies como las industrias se conjuntan en empresas cada
vez más competitivas, lo importante es adaptarse a las peculiaridades de sus nichos, las
formas ecológicas y económicas de vida se vuelven más eficientes en producir
descendientes y productos, para lo cual se requiere de la constante cooperación como la
herramienta que permite alcanzar dichos objetivos. (Rothschild, 1997)
Los SCA pueden ser entendidos y analizados según Holland (2004) a partir de lo que el
denomina los siete conceptos básicos los cuales se dividen en cuatro propiedades y tres
mecanismos. Estos conceptos básicos se consideran comunes a todo SCA los cuales
permiten que los agentes hagan frente a las señales que les envía el ambiente para alcanzar
la sobrevivencia.
Para que el comportamiento de un sistema esté adecuadamente representado, es necesario
entonces conocer, además de sus elementos, las interacciones o relaciones entre ellos. Por
lo tanto, se deben describir tanto la estructura (lo que es el sistema) como su función (lo que
hace el sistema), dos enfoques complementarios de una misma realidad.
En donde las reglas representan un conjunto de hechos acerca del medio ambiente y por
este motivo debe de haber consistencia entre todas las reglas. La importancia de la reglas
es que éstas al igual que los genes son recesivas o dominantes lo que significa que pueden
manifestarse o restringirse de acuerdo al ambiente.
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Existen varios ejemplos para reprensar a los SCA, por ejemplo en la naturaleza podemos
encontrar una gran cantidad ellos los cuales se extienden desde la física hasta la neurología,
desde la economía hasta la biología molecular, desde la sociología hasta las matemáticas,
etc.
Para los SCA gran parte de su comportamiento, adaptación y evolución depende del medio
ambiente en el que se desarrollan así como de la manera en que interaccionan en el mismos.
Además, de que los agentes en cualquier sistema son bombardeados con una gran cantidad
de estímulos e información que le provee su entorno, información que es canalizada y
destinada para fines específicos por los agentes.
Retomando los principios evolutivos, la teoría de los SCA, plantean que es posible que los
agentes más efectivos tengan más probabilidades de sobrevivir y reproducirse, como es el
caso de los sistemas biológicos y en algunos sistemas económicos y políticos cuando
incorporan un elemento de cooperación ya que los agentes que crean alianzas y relaciones
simbióticas incrementa las posibilidades de reproducción y sobrevivencia. Ya que a pesar
de que los agentes dentro de un sistema tengan objetivos diferentes, la cooperación les
permite la adaptación a medios cada vez más hostiles y aprender mutuamente y adquirir
capacidades para enfrentar la incertidumbre.
Pero, para que los procesos cooperativos puedan ser posibles un factor fundamental es la
competencia ya que gran parte de comportamiento de los sistemas complejos adaptables
surgen de la competencia y la cooperación entre los mismos agentes. La competencia
puede generar un incentivo muy fuerte para la cooperación, cuando los agentes forjan
espontáneamente o de forma deliberada alianzas y relaciones simbióticas unos con otros
pueden darse apoyo mutuo. La relación que existe entre la cooperación y la competencia es
fuerte ya que las alianzas surgen a todos los niveles y en todo tipo de sistema complejo
adaptable. (Battram, 2001)
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Finalmente hay que mencionar que las capacidades que la cooperación genera para la
adaptación de los agentes en la teoría de los SCA es sumamente importante, ya que permite
que aprender, sobrevivir y reproducirse de una manera más exitosa. (Axelrod, 2003)
6. Bibliografía
Axelrod, R. (2003); La complejidad de la cooperación: Modelos de cooperación y
colaboración basados en los agentes, Fondo de Cultura Económica, Argentina. Battram, Arthur, (2001); Navegar por la complejidad: Guía básica sobre la teoría
de la complejidad en la empresa y la gestión; Ediciones Granica, España. Fernández, J. y N. Arranz; (1999) La cooperación entre empresas: Análisis y
diseño, Editorial Esic, España.
González, L.; (2003) Cooperación y empresas: retos, presente y futuro, Thomson,
España. Holland, J. (2004); El orden oculto de cómo la adaptación crea la complejidad,
Fondo de Cultura Económica, México.
Rosenau, James N. (1997) “Demasiadas cosas a la vez: La teoría de la complejidad
y los asuntos mundiales” Nueva Sociedad No. 148 Marzo-Abril 1997, pp. 70-83
Washington D.C.
Rothschild, Michael; (1997) La bionomía: economía como ecosistema; editorial
Edamex; México.
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