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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[La organización empresarial como sistema adaptativo complejo]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad Distrital Francisco José de Caldas  ]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The purpose of this document is to identify complexity adaptative systems (CAS) characteristics, as well as determining the implications of applying this to the study of organizations. A review was made of the results of investigations published in journals on the introduction of scientific complexity into the administration, as well as the results of research groups and institutes working on this topic. Based on comparative studies of the proposals observed, it is suggested that CASs may be understood from the emergence, self-organization, and evolution of a company. Understanding the organization from this outlook leads to lines of research on leadership, strategy, making decision-making, construction of joint actions, all in complex systems.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[O presente documento procura identificar as características dos sistemas adaptativos complexos (CAS, em inglês Complexity Adaptative Systems), assim como captar as implicações da sua aplicação no estudo das organizações. Para tal, reveem-se os resultados de investigação publicados em revistas académicas que facilitaram a introdução das ciências da complexidade na administração, tal como se exploram os resultados investigação de grupos e institutos que trabalham no tema. A partir dos estudos comparativos das propostas observadas supõe-se que os CAS podem abranger a emergência, a auto-organização e a evolução. A compreensão da organização a partir desta perspectiva cria linhas de investigação em liderança, estratégia, tomada de decisões e construção de acção conjunta; tudo o mencionado anteriormente em sistemas complexos.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">     <P align="right"><b>ART&Iacute;CULOS</b></P>      <P>&nbsp;</P>     <P align="center"><font size="3"><b>La organizaci&oacute;n empresarial como sistema adaptativo complejo<a href="#0" name="0b">*</a></b></font></P>     <P>&nbsp;</P>     <P align="center"><font size="3"><b>Business organization as a complexity adaptative system</b></font></P>     <P align="center">&nbsp;</P>     <P align="center"><font size="3"><b>A organiza&ccedil;&atilde;o empresarial como sistema adaptativo complexo</b></font></P>     <P>&nbsp;</P>     <P>&nbsp;</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><b>Luz Esperanza Boh&oacute;rquez Ar&eacute;valo<SUP>a</SUP></b> </P>      <P><SUP>a</SUP>Profesor, Universidad Distrital Francisco Jos&eacute; de Caldas, Bogot&aacute;,   Colombia. Calle 23 n.o75-50, Bogot&aacute;, Colombia. Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:lebohorquez@hotmail.com">lebohorquez@hotmail.com</a>.</P>     <P>&nbsp;</P>     <P>Historia del art&iacute;culo:    <br> Recibido el 13 de junio de 2011    <br> Aceptado el 30 de mayo de 2013</P>     <P>&nbsp;</P> <hr size="1" noshade>     <P><B>Resumen</B></P>      <P>El presente documento busca identificar las caracter&iacute;sticas de los sistemas   adaptativos complejos (CAS, por su sigla en ingl&eacute;s <I>Complexity Adaptative   Systems</I>), as&iacute; como capturar las implicaciones de su aplicaci&oacute;n en el estudio   de las organizaciones. Para tal fin, se revisan resultados de investigaci&oacute;n   publicados en revistas acad&eacute;micas que han facilitado la introducci&oacute;n de las   ciencias de la complejidad en la administraci&oacute;n, al igual que se exploran los   resultados de investigaci&oacute;n de grupos e institutos que trabajan en el tema. A   partir de los estudios comparativos de las propuestas observadas se plantea que   los CAS pueden comprenderse desde la emergencia, la auto-organizaci&oacute;n y la   evoluci&oacute;n. La comprensi&oacute;n de la organizaci&oacute;n desde esta perspectiva genera   l&iacute;neas de investigaci&oacute;n en liderazgo, estrategia, toma de decisiones y   construcci&oacute;n de actuaci&oacute;n conjunta; todo lo anterior en sistemas complejos.</P>      <P><B>Palabras clave: </B>Auto-organizaci&oacute;n, Emergencia, Evoluci&oacute;n, Sistemas adaptativos complejos, No linealidad.</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P><b>C&oacute;digos JEL:</b> M10. </P> <hr size="1" noshade>     <P><B>Abstract</B></P>      <P>The purpose of this document is to identify complexity adaptative systems   (CAS) characteristics, as well as determining the implications of applying this   to the study of organizations. A review was made of the results of   investigations published in journals on the introduction of scientific   complexity into the administration, as well as the results of research groups   and institutes working on this topic. Based on comparative studies of the   proposals observed, it is suggested that CASs may be understood from the   emergence, self-organization, and evolution of a company. Understanding the   organization from this outlook leads to lines of research on leadership,   strategy, making decision-making, construction of joint actions, all in complex   systems.</P>      <P><B>Keywords: </B>Self-organization, Emergence, Evolution, Complexity adaptative systems, Non-linearity.</P>      <P><b>JEL classification:</b> M10. </P>  <hr size="1" noshade>     <p><b>Resumo</b></p>     <P>O presente documento procura identificar as caracter&iacute;sticas dos sistemas   adaptativos complexos (CAS, em ingl&ecirc;s <I>Complexity Adaptative Systems</I>),   assim como captar as implica&ccedil;&otilde;es da sua aplica&ccedil;&atilde;o no estudo das organiza&ccedil;&otilde;es.   Para tal, reveem-se os resultados de investiga&ccedil;&atilde;o publicados em revistas   acad&eacute;micas que facilitaram a introdu&ccedil;&atilde;o das ci&ecirc;ncias da complexidade na   administra&ccedil;&atilde;o, tal como se exploram os resultados investiga&ccedil;&atilde;o de grupos e   institutos que trabalham no tema. A partir dos estudos comparativos das   propostas observadas sup&otilde;e-se que os CAS podem abranger a emerg&ecirc;ncia, a   auto-organiza&ccedil;&atilde;o e a evolu&ccedil;&atilde;o. A compreens&atilde;o da organiza&ccedil;&atilde;o a partir desta   perspectiva cria linhas de investiga&ccedil;&atilde;o em lideran&ccedil;a, estrat&eacute;gia, tomada de   decis&otilde;es e constru&ccedil;&atilde;o de ac&ccedil;&atilde;o conjunta; tudo o mencionado anteriormente em   sistemas complexos.</P>     <P><b>Palavras-chave:</b> Auto-organiza&ccedil;&atilde;o, Emerg&ecirc;ncia, Evolu&ccedil;&atilde;o, Sistemas adaptativos complexos, N&atilde;o linearidade.</P>     <p><b>Classifica&ccedil;&otilde;es JEL</b>: M10.</p> <hr size="1" noshade>        <P>&nbsp;</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>&nbsp;</P>     <P><font size="3"><B>1. Introducci&oacute;n</B></font></P>     <P>Las organizaciones son sistemas no lineales alejados del equilibrio. Son   altamente sensibles a las innovaciones, a los eventos o al azar propios del   ambiente empresarial, y sus patrones de comportamiento emergen sin   intencionalidad. De hecho, los comportamientos empresariales no corresponden a   la intensi&oacute;n de los individuos que los generan, lo que produce inesperados y   contados resultados intuitivos (Holland, 1995). Lo anterior pone de manifiesto   la imposibilidad de predecir y controlar el futuro en la organizaci&oacute;n y hace   necesario encontrar nuevas formas que faciliten su comprensi&oacute;n y desarrollo.</P>      <P>En las 2 &uacute;ltimas d&eacute;cadas, las ciencias de la complejidad (termodin&aacute;mica del   no equilibrio, la teor&iacute;a de cat&aacute;strofes, la teor&iacute;a del caos, la ciencia de   redes, entre otras) ha sido uno de los campos de investigaci&oacute;n de mayor   crecimiento para el estudio de las organizaciones como sistemas no lineales   (Allen et al., 2011); sin embargo, los sistemas adaptativos complejos (CAS, del   ingl&eacute;s <I>Complexity Adaptative Systems</I>) se han presentado como la   perspectiva te&oacute;rica en la que se fundamenta una amplia cantidad de propuestas   (Stacey, 1995, Anderson, 1999, Mitleton, 2003).</P>      <P>A la fecha no existe un consenso generalizado frente a las propiedades de los   CAS (Gell-Mann, 1994); sin embargo, estos sistemas sugieren interacciones   adaptativas entre los agentes (Holland, 1995), que en algunas oportunidades   pueden producir comportamientos sorprendentemente simples y predecibles, y en   otras, comportamientos que son imposibles de pronosticar. Por lo anterior, el   prop&oacute;sito del presente documento es identificar las caracter&iacute;sticas de los   sistemas adaptativos complejos, as&iacute; como capturar las implicaciones de su   aplicaci&oacute;n en el estudio y comprensi&oacute;n de las organizaciones empresariales. Lo   anterior se refiere a aspectos que se fundamentan principalmente en las   propuestas de (Gell-Mann, 1994), (Holland, 1992), (Anderson, 1999), (Stacey,   1995, Stacey, 1996) y (Mitleton, 2003, Mitleton, 2005a, Mitleton, 2005b), los 2   primeros considerados como los autores que crearon la expresi&oacute;n <I>sistema   adaptativo complejo</I>, y los siguientes como los autores que, soportados en   los CAS, han realizado propuestas para la descripci&oacute;n de la organizaci&oacute;n.</P>      <P>Los CAS se encuentran relacionados con comportamientos no lineales y sistemas   de <I>feedback</I> sin importar donde se presenten: sistemas sociales naturales,   sistemas sociales artificiales y sistemas sociales humanos. Las investigaciones   en sistemas sociales naturales han demostrado que el &eacute;xito de los sistemas vivos   se encuentra relacionado con el nivel de robustez y flexibilidad que estos   tienen a las condiciones cambiantes del entorno (Bedau, 2009, Bonabeau et al.,   1997, Nicolis et al., 2005), se&ntilde;alando que la robustez y la flexibilidad surgen   de las habilidades para actuar aut&oacute;nomamente acorde con sus propios intereses,   con la capacidad evolutiva y de adaptaci&oacute;n (Kauffman, 1995), que son el   resultado de las propiedades emergentes que provienen de interacciones no   lineales entre las partes que los componen.</P>      <P>Lo anterior ha llevado a que en los sistemas sociales artificiales y humanos   el t&eacute;rmino ''tecnolog&iacute;a viviente'' se identifique como el medio para capturar las   implicaciones del aumento de la habilidad en el dise&ntilde;o de sistemas que cuenten   con estas caracter&iacute;sticas (Bedau et al., 2010). Las organizaciones   empresariales, como seres vivos, son sistemas caracterizados por ciclos de   <I>feedback</I> no lineal por cuanto todo el tiempo las personas interact&uacute;an   unas con otras (Stacey, 1995), y las acciones de una persona A tienen   consecuencias en las acciones de B, F, Z o en todas las personas de la   organizaci&oacute;n, llevando a que estas reaccionen y por lo tanto puedan generar   consecuencias en A, lo que a su vez incita a una nueva respuesta de este &uacute;ltimo.   Adicionalmente, si se tiene en cuenta que las decisiones de los actores dependen   de sus percepciones y no impactan en la misma proporci&oacute;n a los miembros de la   organizaci&oacute;n, se evidencia la no linealidad de las organizaciones, en la cual el   comportamiento del grupo es mayor que la suma de los resultados individuales   (Watts, 2006).</P>      <P>Esto &uacute;ltimo ha permitido que las organizaciones empresariales puedan ser   estudiadas a partir de las caracter&iacute;sticas, propiedades o principios de los CAS,   resaltando que la investigaci&oacute;n en esta tem&aacute;tica se encuentra en etapas   tempranas y, por lo tanto, existe una pluralidad de perspectivas te&oacute;ricas de   aplicaci&oacute;n de los sistemas adaptativos complejos en el contexto organizacional   (Espinosa y Porter, 2011), las cuales no se pretenden abordar en su totalidad en   el presente documento; sin embargo, se examinar&aacute;n las propuestas de mayor   aplicaci&oacute;n.</P>      <P>En la primera parte del documento se exploran los aspectos que seg&uacute;n   (Gell-Mann, 1994) y (Holland, 1992) definen a un sistema adaptativo complejo. En   la segunda parte se presentan las propuestas de (Anderson, 1999), (Stacey, 1995,   Stacey, 1996) y (Mitleton, 2003, Mitleton, 2005a, Mitleton, 2005b) respecto a   las caracter&iacute;sticas de la organizaci&oacute;n como CAS, buscando identificar los   elementos explicativos de su din&aacute;mica. Finalmente, se plantean espacios de   investigaci&oacute;n que surgen al visualizar a las organizaciones desde esta   perspectiva de estudio.</P>     <P>&nbsp;</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><font size="3"><B>2. Metodolog&iacute;a</B></font></P>      <P>Las teor&iacute;as de la auto-organizaci&oacute;n han sido aplicadas recientemente por   diferentes investigadores para comprender el surgimiento de patrones de   comportamiento global a partir de la interacci&oacute;n entre los agentes que componen   un sistema social natural, artificial o humano, destacando que los sistemas   adaptativos complejos han sido la perspectiva te&oacute;rica sobre la que se han   soportado en mayor medida los estudios de la organizaci&oacute;n, por lo cual se hace   necesaria la identificaci&oacute;n de las caracter&iacute;sticas de los CAS, as&iacute; como capturar   las implicaciones de su aplicaci&oacute;n en el estudio de las organizaciones   empresariales.</P>      <P>Para tal fin, el presente documento considera la revisi&oacute;n de resultados de   investigaci&oacute;n en la tem&aacute;tica publicados en revistas acad&eacute;micas como   <I>Organization Science, The Learning Organization, Human Systems Management,   Journal of Management Inquiry, Emergen Complexity &amp; Organization</I> y   <I>Strategic Management Journal</I>, entre otros, destacando que dichas   publicaciones han desempe&ntilde;ado un importante rol en la introducci&oacute;n de las   ciencias de la complejidad en la administraci&oacute;n de las organizaciones. De igual   manera, se consideraron los resultados publicados por institutos y grupos de   investigaci&oacute;n en complejidad como el Instituto Santa Fe, en el cual se gener&oacute; la   expresi&oacute;n <I>sistemas adaptativos complejos</I>, as&iacute; como el Grupo de   Investigaci&oacute;n en Complejidad del <I>London School of Economics</I> (LSE), uno de   los de mayor citaci&oacute;n en la revista <I>Emergen Complexity &amp;   Organization</I>, despu&eacute;s de las obras de Stuart Kauffman y John Holland   (investigadores del Instituto Santa Fe).</P>      <P>A partir de la revisi&oacute;n de las diferentes fuentes, la autora realiza estudios   comparativos de las propuestas observadas, buscando identificar categor&iacute;as que   permitan describir los CAS. Las categor&iacute;as permiten plantear elementos de   reflexi&oacute;n que ampl&iacute;an la comprensi&oacute;n de la organizaci&oacute;n desde esta nueva   perspectiva, al igual que facilitan visualizar tendencias investigativas en el   campo.</P>     <P>&nbsp;</P>     <P><font size="3"><B>3. Los sistemas adaptativos complejos</B></font></P>      <P>Los sistemas adaptativos complejos son la expresi&oacute;n con la que el Instituto   Santa Fe -y especialmente autores como (Gell-Mann, 1994) y (Holland, 1992)-   buscan clasificar los sistemas en los que el comportamiento global depende m&aacute;s   de las interacciones entre las partes que de las acciones. La expresi&oacute;n   <I>sistema adapativo complejo</I> tiene un amplio soporte en la biolog&iacute;a, en   donde la adaptaci&oacute;n no solo implica acomodaci&oacute;n sino tambi&eacute;n evoluci&oacute;n. Algunos   ejemplos de estos sistemas son la econom&iacute;a, Internet, los ecosistemas, los virus   de computador, entre otros.</P>      <P>Los CAS se encuentran compuestos por agentes en interacci&oacute;n descritos en   t&eacute;rminos de reglas que cambian (se adaptan) en la medida en que el sistema   acumula experiencia. La coherencia y la persistencia de estos sistemas dependen   de las m&uacute;ltiples interacciones entre las partes, de la agregaci&oacute;n de los   diversos elementos, as&iacute; como de la capacidad de adaptaci&oacute;n o aprendizaje   (Holland, 1995).</P>      <P>A la fecha existen diferentes planteamientos respecto a las caracter&iacute;sticas   de los CAS. (Gell-Mann, 1994) argumenta que los diversos puntos de vista   responden en parte a variaciones en el vocabulario acorde con el contexto de   aplicaci&oacute;n. Por su parte, (Holland, 1995) afirma que el proceso de selecci&oacute;n de   las caracter&iacute;sticas es, hasta cierto punto, cuesti&oacute;n de gusto. Es decir, si bien   existen variaciones tambi&eacute;n es posible encontrar un amplio nivel de afinidad   entre ellas.</P>      <P>En este sentido, a pesar de que (Gell-Mann, 1994, Gell-Mann, 1995) plantea 4   caracteristicas generales de los CAS y (Holland, 1995) propone 4 propiedades y 3   mecanismos comunes a todos los sistemas adaptativos complejos, existen fuertes   similitudes entre s&iacute; (<a href="#t1">Tabla 1</a>). Gell-Man hace alusi&oacute;n a la formaci&oacute;n de   esquemas, en tanto que Holland se refiere a modelos internos que a trav&eacute;s de   procesos de <I>feedback</I> (flujos) se modifican incrementando la diversidad en   el sistema. La principal diferencia en la propuesta de estos autores se   encuentra en el nivel de detalle de la propuesta de Holland, lo que facilita una   mayor comprensi&oacute;n de los CAS.</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t1"></a><img src="/img/revistas/eg/v29n127/v29n127a15t1.jpg"></p>      <P>&nbsp;</P>     <P><font size="3"><B>4. La organizaci&oacute;n empresarial como sistema adaptativo complejo</B></font></P>     <P>A la fecha existe una pluralidad de perspectivas te&oacute;ricas de aplicaci&oacute;n de   los sistemas adaptativos complejos en el contexto organizacional (Espinosa y   Porter, 2011), dentro de las que se destacan autores como (Anderson, 1999),   (Stacey, 1995) y (Mitleton, 2003), se&ntilde;alando que las propuestas mencionadas se   orientan a describir el comportamiento de las organizaciones como CAS y se   encuentran soportadas en los trabajos de autores como (Nicolis y Lefever, 1975),   (Prigogine, 1983), (Kauffman, 1995), (Gell-Mann, 1994, Gell-Mann, 1995) y   (Holland, 1992, Holland, 1995).</P>      <P>La propuesta planteada por (Stacey, 1995) propone el estudio de las empresas   considerando 2 propiedades fundamentales de los CAS: a)&nbsp;inestabilidad   limitada en la que se plantea la coexistencia de estabilidad e inestabilidad   como condiciones de la din&aacute;mica organizacional, y b)&nbsp;la auto-organizaci&oacute;n   espont&aacute;nea que emerge de las interacciones que se presentan entre los   componentes del sistema.</P>      <P>(Anderson, 1999), por su parte, manifiesta que los CAS tienen 4   caracter&iacute;sticas fundamentales que generan importantes implicaciones en la teor&iacute;a   organizacional: a)&nbsp;los agentes que conforman el sistema siguen diferentes   esquemas o estructuras de conocimiento que determinan la acci&oacute;n que toma el   agente en un periodo de tiempo; b)&nbsp;los agentes est&aacute;n conectados uno a otro   a trav&eacute;s de bucles <I>(loops)</I> de <I>feedback</I> en donde ning&uacute;n componente   individual dicta el comportamiento colectivo del sistema, sino que este emerge   de las interacciones entre los agentes, es decir, el sistema se auto-organiza;   c)&nbsp;los agentes coevolucionan uno a otro, cada agente se adapta a su   ambiente esforz&aacute;ndose por ajustarse o adaptarse a una funci&oacute;n en el tiempo,   donde el ajuste individual depende de la escogencia que otros agentes han hecho,   y en este sentido el paisaje adaptativo de cada agente est&aacute; en constante cambio,   y d)&nbsp;nuevos agentes pueden formarse por recombinaci&oacute;n de elementos   previamente exitosos y, por lo tanto, las relaciones entre los agentes pueden   evolucionar con el tiempo, cambiando el patr&oacute;n de interconexiones, la fuerza de   cada conexi&oacute;n y la forma de la se&ntilde;al o funci&oacute;n.</P>      <P>(Mitleton, 2003) plantea que las organizaciones pueden ser analizadas a   partir de principios como: a)&nbsp;emergencia del orden a partir de procesos de   auto-organizaci&oacute;n; b)&nbsp;interrelaci&oacute;n, interacci&oacute;n e interconectividad de los   elementos del sistema y entre este con el ambiente, c) coevoluci&oacute;n de los   sistemas, la cual se presenta en la medida en que un elemento influye y a la vez   es influenciado por los dem&aacute;s; d)&nbsp;exploraci&oacute;n del espacio de posibilidades   y generaci&oacute;n de variedad como condici&oacute;n para la supervivencia, y   e)&nbsp;intercambio de informaci&oacute;n con el entorno, lo cual mantiene a las   organizaciones como sistemas alejados del equilibrio al crear nuevas estructuras   y orden.</P>      <P>A partir de las caracter&iacute;sticas, propiedades y principios que estos autores   asignan a los CAS se puede observar que, pese a que no hay un consenso   generalizado (Gell-Mann, 1994), s&iacute; existe afinidad entre los diferentes   planteamientos. De hecho, las propuestas realizadas por (Anderson, 1999),   (Stacey, 1995) y (Mitleton, 2003) son totalmente afines con las caracter&iacute;sticas   definidas por (Holland, 1992) para los sistemas adaptativos complejos (<a href="/img/revistas/eg/v29n127/v29n127a15t2.jpg" target="_blank">Tabla 2</a>).   Se destaca adicionalmente que las diferentes caracter&iacute;sticas asignadas a los CAS   pueden ser agrupadas en 3 categor&iacute;as: emergencia, auto-organizaci&oacute;n y evoluci&oacute;n   (<a href="/img/revistas/eg/v29n127/v29n127a15t2.jpg" target="_blank">Tabla 2</a>), las cuales tambi&eacute;n han sido abordadas en los estudios de sistemas   sociales artificiales como medios para alcanzar comportamientos colaborativos   entre los agentes (Nitschke, 2005).</P>      <P>De esta manera, los planteamientos de (Anderson, 1999), (Stacey, 1995) y   (Mitleton, 2003) concuerdan de manera expl&iacute;cita en que las organizaciones   empresariales como CAS se caracterizan por la auto-organizaci&oacute;n y el surgimiento   de nuevo orden, para lo que es necesario el intercambio de informaci&oacute;n con el   entorno, lo que las constituye en estructuras disipativas alejadas del   equilibrio (Nicolis y Prigogine, 2007), que las lleva a permanecer en procesos   de exploraci&oacute;n y explotaci&oacute;n del espacio de posibilidades generando nuevas   variedades (Kauffman, 1995).</P>      <P>De igual manera, (Anderson, 1999) y (Mitleton, 2003) concuerdan en que las   organizaciones desarrollan procesos de evoluci&oacute;n y coevoluci&oacute;n (<a href="/img/revistas/eg/v29n127/v29n127a15t2.jpg" target="_blank">Tabla 2</a>) que   surgen de la interrelaci&oacute;n, interacci&oacute;n e interconectividad de los elementos del   sistema, buscando ajustarse y adaptarse al ambiente a trav&eacute;s de las acciones de   los actores, que dependen de las percepciones y no impactan en la misma   proporci&oacute;n a los miembros de la organizaci&oacute;n; lo anterior evidencia la no   linealidad propuesta por (Stacey, 1995). Adicionalmente, (Anderson, 1999)   plantea como caracter&iacute;stica de los CAS la recombinaci&oacute;n, que, seg&uacute;n lo planteado   por (Kauffman, 2003), es una estrategia de b&uacute;squeda evolutiva.</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P>La evoluci&oacute;n implica toda clase de sistemas, fen&oacute;menos y comportamientos que   son susceptibles de cambio, transformaci&oacute;n y, en general, de desarrollo   (Maldonado, 2009b), y en este sentido se manifiesta que las organizaciones   tienen la capacidad de modificarse a s&iacute; mismas, modificar el ambiente en el que   se encuentran y adaptarse a las modificaciones del ambiente (Gould, 2010, Weick   et al., 2005). La emergencia y la auto-organizaci&oacute;n, por su parte, son 2   conceptos que se explican rec&iacute;proca y necesariamente (Luigi, 2010) y se enfocan   en la creaci&oacute;n del nuevo orden en la organizaci&oacute;n.</P>      <P><I>4.1. Auto-organizaci&oacute;n y emergencia</I></P>      <P>La emergencia es el surgimiento permanente de novedades por las interacciones   entre los agentes, que hacen imposible la predicci&oacute;n de estados futuros   (Holland, 1998). Los procesos emergentes se caracterizan por la creaci&oacute;n de   propiedades novedosas (Stace y Goldstein, 2006) que no estaban presentes en las   condiciones iniciales de la estructura organizada (Luigi, 2010). Surgen de la   interacci&oacute;n entre los componentes del sistema, e incluso, cuando se trata de   elementos relativamente sencillos, pueden generar comportamientos   desconcertantes, y en este sentido la emergencia es un proceso de consecuencia y   existencia, donde la existencia de un evento es consecuencia de la existencia de   otro (Vesterby, 2008). De esta manera, es una de las formas en las que se puede   considerar la incertidumbre y se encuentra relacionada con el an&aacute;lisis de   predictibilidad del comportamiento de los sistemas a partir del estudio de sus   componentes (Sol&eacute; y Goodwin, 2000), teniendo claro que si bien el todo est&aacute;   formado por partes, este es m&aacute;s que su simple suma.</P>      <P>En los CAS, los agentes act&uacute;an con informaci&oacute;n local derivada de otros   agentes. Ning&uacute;n componente individual dicta el comportamiento colectivo del   sistema (Hayek, 1973, Holland, 1992), es decir, el sistema se auto-organiza. La   auto-organizaci&oacute;n se entiende como la emergencia del nuevo orden a partir de las   interacciones entre los agentes (Kauffman, 1995) o como un conjunto de   mecanismos din&aacute;micos en el que las estructuras de nivel global aparecen de un   sistema de interacciones entre los componentes de diferentes niveles (Bonabeau   et al., 1997). Las reglas de interacci&oacute;n entre las unidades constitutivas del   sistema se ejecutan con base en informaci&oacute;n puramente local, sin la referencia   de patrones globales, los cuales son una propiedad emergente del sistema, en   lugar de una propiedad impuesta al sistema (Hayek, 1976, Holland y Melhuish,   1999).</P>      <P>La auto-organizaci&oacute;n solo ocurre en sistemas abiertos que importan energ&iacute;a   (Nicolis y Prigogine, 2007) o informaci&oacute;n (Boisot y Child, 1999) del entorno y   logran alcanzar estados de inestabilidad limitada (Anderson, 1999, Stacey, 1995,   Kauffman, 1995, Gell-Mann, 1994). Los sistemas alejados del equilibrio crean   estructuras disipativas a partir del intercambio de informaci&oacute;n con el entorno,   lo que genera el rompimiento o la transformaci&oacute;n de los patrones actuales y   permite la emergencia de nuevos modelos que conducen a la auto-organizaci&oacute;n del   sistema (Prigogine, 1983, Nicolis y Lefever, 1975). De esta manera, a medida que   un sistema se aleja del equilibrio pasa por transiciones s&uacute;bitas (o   bifurcaciones), las cuales se aumentan cuanto m&aacute;s se aleja del equilibrio.</P>      <P>La emergencia y la auto-organizaci&oacute;n son caracter&iacute;sticas inherentes de los   seres vivos, y por ende de las organizaciones empresariales, dado que est&aacute;n   conformadas por agentes y conjuntos de agentes aut&oacute;nomos que interact&uacute;an   permanentemente modificando el comportamiento del todo. En estos sistemas, el   comportamiento de cada agente es dictaminado por esquemas (Gell-Mann, 1994) o   modelos internos (Holland, 1992) que determinan la acci&oacute;n a seguir en un momento   determinado. Seg&uacute;n (Gell-Mann, 1994), (Holland, 1992) y otros investigadores del   Instituto Santa Fe, los modelos internos se encuentran a su vez conformados por   reglas que pueden evolucionar o no con el tiempo, resaltando que estas no   necesariamente determinan el comportamiento de un individuo, tal como se ha   evidenciado a trav&eacute;s de la aplicaci&oacute;n las teor&iacute;as institucionalistas (Willmott,   2011) y del establecimiento de c&oacute;digos en las organizaciones (Helin et al.,   2011). Los agentes toman sus acciones a partir de la construcci&oacute;n de   significados que se comparten mediante los procesos de interacci&oacute;n que se dan en   el sistema (Weick et al., 2005). En este sentido, los estudios de la   organizaci&oacute;n como sistema vivo han mostrado que las reglas frecuentemente no   gobiernan las acciones; las reglas pueden cambiar sin consecuencias en el   comportamiento, y el comportamiento puede cambiar sin modificaciones en los   sistemas de reglas (Anderson, 1999). As&iacute;, aun cuando se tenga el detalle   suficiente de las condiciones iniciales y las reglas del sistema, las novedades   son permanentes y, por ende, los comportamientos predecibles se dificultan   (Holland, 1998). En otras palabras, el hecho que se conozcan las reglas que   rigen el comportamiento de los individuos no siempre ayuda a predecir el   comportamiento de la poblaci&oacute;n (Watts, 2006).</P>      <P>Adicionalmente, las organizaciones operan entre el orden y el caos,   manteni&eacute;ndose en inestabilidad limitada. As&iacute;, cuando una organizaci&oacute;n se aleja   del equilibrio -es decir, se aleja de reglas y patrones preestablecidos-, nuevas   v&iacute;as de trabajo son creadas y nuevas formas de organizaci&oacute;n pueden emerger,   facilitando el surgimiento de innovaciones (Mitleton, 2003, Kauffman, 1995). En   este sentido, se dice que la organizaci&oacute;n opera mediante ciclos de   <I>feedback</I> positivos, y por lo tanto permanece en constante inestabilidad   (Richardson, 2008, McKelvey, 2004). Por otro lado, cuando los agentes que act&uacute;an   en el sistema aceptan conformar un conjunto de reglas y tomar sus decisiones en   concordancia con ellas, se alcanzan comportamientos regulares que conducen a la   estabilidad de la organizaci&oacute;n (Perrow, 1986), es decir, esta opera a trav&eacute;s de   ciclos de <I>feedback</I> negativos.</P>      <P>La coexistencia de orden y caos promueve la tensi&oacute;n organizativa y la   contradicci&oacute;n interminable, que a su vez son fuente de conflicto. Las tensiones   incentivan la creatividad y facilitan el logro de resultados exitosos (Aritzeta   et al., 2005). En otras palabras, en los procesos auto-organizados coexisten   ambos estados: estables e inestables o predecibles e impredecibles,   respectivamente (Richardson, 2008, Holland, 1995, Kauffman, 1995, Mitleton,   2005a, Wulun, 2007). De ah&iacute; que el &eacute;xito sostenido emerja de la inestabilidad   limitada y de la capacidad de surgimiento del nuevo orden (Lu y Mahfouf,   2010).</P>      <P>Es de resaltar que la emergencia del nuevo orden requiere que el n&uacute;mero de   conexiones entre los componentes del sistema se encuentre entre un l&iacute;mite   superior y uno inferior (Kauffman, 2003). Estudios soportados en redes booleanas   han encontrado que estas desarrollan procesos de auto-organizaci&oacute;n cuando la   conexi&oacute;n entre los agentes no es muy alta ni muy escasa. Un alto nivel de   conectividad conduce a los agentes a exhibir comportamientos de profunda   inestabilidad, lo que puede generar la desaparici&oacute;n del sistema; sin embargo,   resultados similares se presentan cuando la conectividad es escasa debido a la   estabilidad que se produce (Kauffman, 1995).</P>      <P>De igual manera, el grado de interacci&oacute;n entre los agentes puede impactar el   desarrollo de los procesos de auto-organizaci&oacute;n. En este sentido, (Granovetter,   1973) plantea que las relaciones fuertes entre los miembros de la organizaci&oacute;n,   que surgen de la combinaci&oacute;n del tiempo, de la intensidad emocional, de la   confidencialidad y de la reciprocidad en los servicios, generan comportamientos   predecibles, uniformes y estables, a diferencia de los lazos d&eacute;biles, que   proporcionan variedad en la organizaci&oacute;n. Es de resaltar que las investigaciones   en aut&oacute;matas celulares y en redes booleanas han indicado que la clave de los   procesos de auto-organizaci&oacute;n se encuentra en el n&uacute;mero aleatorio de   interrelaciones entre los agentes del sistema, m&aacute;s que en si estas son fuertes o   d&eacute;biles (Stacey, 1995).</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P>Desde la perspectiva de los elementos que facilitan la interacci&oacute;n entre los   agentes, (Holland, 1995) plantea que los flujos de conocimiento desempe&ntilde;an un   papel relevante. La generaci&oacute;n de conocimiento e ideas innovadoras cuando un   equipo est&aacute; trabajando junto puede describirse como una propiedad emergente en   el sentido que surge de la interacci&oacute;n de los individuos y no es solo la suma de   ideas existentes; adicionalmente, ese conocimiento podr&iacute;a generar algo nuevo y   sorprendente (Espinosa y Porter, 2011). Una vez las ideas se articulan, entran a   formar parte de la historia de los individuos y del equipo, por lo cual el   proceso ya no es reversible (Garcia et al., 2003). Desde esta perspectiva, la   organizaci&oacute;n es vista como el espacio en donde los agentes internos y externos   intercambian conocimiento en un di&aacute;logo continuo con otros agentes que se   encuentran en la red o en el sistema (Laihonen, 2006).</P>      <P>En este sentido se encuentran los resultados del trabajo realizado por (Alaa,   2009), en el cual se identifican algunos mecanismos o estrategias que facilitan   la emergencia organizacional, y dentro de los cuales se encuentran la   comunicaci&oacute;n, el di&aacute;logo permanente, la conectividad, la interrelaci&oacute;n, el   aprendizaje y los procesos de <I>feedback</I>, entre otros. A partir de estos   mecanismos, (Alaa, 2009) propone 3 factores que estimulan la emergencia en el   contexto de la direcci&oacute;n organizacional: </P>      <P>&bull;  <I>Factores din&aacute;micos:</I> comprenden las propiedades emergentes. La   gesti&oacute;n de la complejidad requiere interrelaciones e interconexiones de los   elementos del sistema social con el ambiente.</P>      <P>&bull;  <I>Factores habilitadores de infraestructura:</I> son el soporte necesario   para el surgimiento de la emergencia. Incluyen elementos tangibles e intangibles   que permiten o inhiben la eficacia de la din&aacute;mica, tales como los estilos de   liderazgo, jerarqu&iacute;a y estructura, <I>feedback</I> y procesos de aprendizaje,   entre otros.</P>      <P>&bull; <I>Factores de control:</I> hacen referencia a los elementos tangibles e   intangibles que intentan asegurar el equilibrio de la din&aacute;mica y prevenir el   descenso al caos (Lewin, 1992), tales como ciclos de <I>feedback</I> circular,   establecimiento de reglas simples, modelos de equilibrio, entre otros. Es decir,   los factores de control mantienen a la organizaci&oacute;n en inestabilidad   limitada.</P>      <P></P>      <P>De lo anterior se aclara que la conectividad entre los agentes garantiza que   la informaci&oacute;n circule con rapidez, lo que permite mantener la organizaci&oacute;n al   borde del caos y en inestabilidad limitada, al igual que facilita la emergencia   de nuevos comportamientos a partir de las conductas individuales de los miembros   de la organizaci&oacute;n. Es decir, la conducta de una organizaci&oacute;n no puede dise&ntilde;arse   ni controlarse; el cambio y la conducta emergen (Stacey, 1996).</P>      <P><I>4.2. Evoluci&oacute;n y coevoluci&oacute;n</I></P>      <P>La evoluci&oacute;n es el proceso de cambio o transformaci&oacute;n de las especies   (Darwin, 2010, Gould, 2010), y puede ser caracterizada en t&eacute;rminos de   comportamientos macrosc&oacute;picos que emergen de las interacciones que se presentan   a nivel microsc&oacute;pico (Bedau y Packard, 1992). Impl&iacute;citamente, el dise&ntilde;o y la   continua evoluci&oacute;n en el tiempo surgen dada la flexibilidad adaptativa a las   condiciones del entorno, resaltando que la adaptaci&oacute;n de un sistema a su   ambiente emerge de los esfuerzos de adaptaci&oacute;n de agentes individuales que   intentan mejorar sus propios ajustes (Holland, 1992). Los relieves adaptativos   expresan la forma en que los organismos se ganan la vida mediante aplicaci&oacute;n de   estrategias de b&uacute;squeda evolutiva: mutaci&oacute;n y recombinaci&oacute;n (Kauffman,   2003).</P>      <P>El &eacute;xito de la biolog&iacute;a radica en el hecho que los organismos no evolucionan   simplemente, sino que coevolucionan con otros y con los cambios abi&oacute;ticos del   entorno (Kauffman, 1995, Riolo et al., 2001, Shimada et al., 2010). La v&iacute;a en la   que cada elemento influye y a la vez es influido por otros elementos se conoce   como coevoluci&oacute;n (Kauffman, 1995, Benbya y McKelvey, 2006, Mitleton, 2003).</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P>(Benbya y McKelvey, 2006) definen la coevoluci&oacute;n en el sector empresarial   como la mutua causalidad de cambios entre la organizaci&oacute;n, los competidores y   otros elementos del nicho que pueden tener importancia adaptativa. Los agentes   coevolucionan unos con otros, cada agente se adapta a su ambiente, reconociendo   que el ajuste individual depende de la escogencia que otros agentes han   realizado. Las organizaciones se constituyen y se mueven en paisajes adaptativos   que est&aacute;n en constante cambio (Holland, 1995); por ende, tienen la capacidad de   modificarse, modificar el ambiente en el que se encuentran y adaptarse a las   modificaciones del entorno como resultado de la interacci&oacute;n entre los agentes   (Boisot y Child, 1999).</P>      <P>As&iacute;, el desarrollo de procesos de <I>feedback</I> se constituye en elemento   fundamental para facilitar la coevoluci&oacute;n en la organizaci&oacute;n (Mitleton, 2005b).   En esta l&iacute;nea, (Holland, 1995) plantea que los flujos de conocimiento y ciclos   de aprendizaje se constituyen en la v&iacute;a por la cual los agentes interact&uacute;an   promoviendo la coevoluci&oacute;n. Es decir, el aprendizaje es un requisito previo para   la evoluci&oacute;n organizacional, entendiendo que aprender es el proceso de creaci&oacute;n   de conocimiento mediante la transformaci&oacute;n de la experiencia (Kolbe, 1984) y no   se limita a la adquisici&oacute;n de habilidades.</P>      <P>La generaci&oacute;n de conocimiento e ideas innovadoras cuando un equipo est&aacute;   trabajando junto puede describirse como una propiedad emergente en el sentido   que surge de la interacci&oacute;n de los individuos y no es solo la suma de ideas   existentes (Mitleton, 2003); adicionalmente, ese conocimiento podr&iacute;a generar   algo nuevo y sorprendente (Espinosa y Porter, 2011). Es decir, la coevoluci&oacute;n   implica redes de relaciones no lineales entre los agentes en donde las   interacciones permanentemente cambiantes hacen imposible la predicci&oacute;n de   estados futuros (Holland, 1998).</P>      <P>Lo anterior conduce al reconocimiento expl&iacute;cito de que no hay teleolog&iacute;a en   los sistemas de complejizaci&oacute;n creciente; es decir, las organizaciones avanzan,   pero tal como lo hace la vida, no lo hacen en una direcci&oacute;n espec&iacute;fica   (Maldonado, 2009a). La tendencia de las tradicionales escuelas de la   administraci&oacute;n a tratar de predecir comportamientos futuros a partir del   conocimiento de eventos hist&oacute;ricos se debe a que en la vida diaria el pasado a   menudo parece obvio, incluso cuando no podr&iacute;amos haberlo predicho (Mlodinow,   2008).</P>      <P>Sin embargo, el reconocimiento de que las relaciones entre los componentes   del sistema organizacional evolucionan con el tiempo, cambiando el patr&oacute;n de   interconexiones, la fuerza de cada conexi&oacute;n y la forma de la se&ntilde;al o funci&oacute;n   desempe&ntilde;ada (Gell-Mann, 1995), evidencia que el futuro es dif&iacute;cil de predecir y   el pasado es f&aacute;cil de comprender. En otras palabras, los procesos, din&aacute;micas,   fen&oacute;menos y comportamientos organizacionales pueden comprenderse y explicarse   <I>ex post</I> y nunca <I>ex ante</I>, y ciertamente no <I>ex ante</I> a partir   de planes, programas o enfoques tales como planeaci&oacute;n estrat&eacute;gica, planeaci&oacute;n   prospectiva o estudios de futuros, entre otros (Maldonado, 2010).</P>     <P>&nbsp;</P>     <P><font size="3"><B>5. Discusi&oacute;n e implicaciones</B></font></P>      <P>La organizaci&oacute;n empresarial como sistema adaptativo complejo es la ant&iacute;tesis   de la organizaci&oacute;n tradicional. Al ser un sistema caracterizado por la   emergencia, la auto-organizaci&oacute;n y la evoluci&oacute;n, implica dise&ntilde;os   organizacionales a partir de nuevos paradigmas que consideren la b&uacute;squeda de   inestabilidad limitada, desarrollo de operaciones en ausencia de controlador   central (l&iacute;der, gerente, coordinador) y de par&aacute;metros que restrinjan la acci&oacute;n   individual (procedimientos, est&aacute;ndares, protocolos y dem&aacute;s).</P>      <P>La b&uacute;squeda de inestabilidad limitada significa que la organizaci&oacute;n debe   evitar tanto el equilibrio como el caos. El equilibrio ha sido la principal   caracter&iacute;stica de la administraci&oacute;n desde la corriente de pensamiento principal;   sin embargo, al considerar a la organizaci&oacute;n como ser vivo, la orientaci&oacute;n hacia   estados estables pierde relevancia y pertinencia. De hecho, mantener a la   organizaci&oacute;n en el equilibrio conlleva coartar la creatividad, as&iacute; como reducir   la introducci&oacute;n de innovaciones al sistema; es decir, el equilibrio (tambi&eacute;n   conocido como subcriticalidad) restringe la capacidad de responder a las   condiciones cambiantes del entorno y, por ende, provoca la desaparici&oacute;n de la   organizaci&oacute;n.</P>      <P>Por otro lado, la continua modificaci&oacute;n de reglas y patrones de   comportamiento aceleran la expansi&oacute;n del espacio de posibilidades del sistema   sobrepasando su capacidad de absorci&oacute;n, lo cual conduce al caos. En total   inestabilidad, los modelos que sustentan la base del desarrollo de la   organizaci&oacute;n son eliminados y, por ende, la empresa puede colapsar o desaparecer   (supracriticalidad).</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P>De conformidad con lo anterior, y considerando que las organizaciones se   caracterizan por la emergencia de nuevos patrones que facilitan el surgimiento   permanente de innovaciones y novedades, surgen las siguientes inquietudes: &iquest;c&oacute;mo   evitar que se sobrepase la capacidad de absorci&oacute;n del sistema?, &iquest;Cu&aacute;les son los   mecanismos que permiten limitar y/o incentivar la tasa de generaci&oacute;n de   innovaciones y novedades en las organizaciones empresariales? &iquest;Es posible   definir l&iacute;mites en la tasa de generaci&oacute;n de innovaciones o novedades? &iquest;Cu&aacute;les   son los mecanismos que permiten llevar y mantener a la organizaci&oacute;n en   inestabilidad limitada?</P>      <P>Por otro lado, y teniendo en cuenta que las organizaciones como CAS se   caracterizan por la ausencia de un controlador central, surgen otras   inquietudes: &iquest;cu&aacute;l es entonces el papel del gerente? La ausencia de controlador   central &iquest;implica que el control es distribuido entre los miembros de la   organizaci&oacute;n? &iquest;C&oacute;mo evitar que la organizaci&oacute;n ausente de controlador central   llegue al caos? La alusi&oacute;n a controlador central es extensible al   establecimiento de procedimientos, est&aacute;ndares, planes, visi&oacute;n, escenario apuesta   y, en general, a diferentes mecanismos que limiten la acci&oacute;n individual.   Entonces &iquest;c&oacute;mo facilitar comportamientos colectivos?</P>      <P>De otra parte, y considerando que en el dise&ntilde;o de una organizaci&oacute;n como CAS   se requieren agentes con modelos internos, conexiones, comportamientos   adaptativos y en general condiciones que faciliten la auto-organizaci&oacute;n, &iquest;cu&aacute;les   son los mecanismos m&aacute;s efectivos que facilitan la auto-organizaci&oacute;n? Y ello   teniendo en cuenta la importancia de los procesos de comunicaci&oacute;n directa e   indirecta, procesos de di&aacute;logo, flujos de informaci&oacute;n, entre otros, que   promueven la interacci&oacute;n entre los agentes.</P>      <P>Finalmente, el presente documento plantea que la expresi&oacute;n <I>sistemas   adaptativos complejos</I>, a pesar de ser caracterizados desde la emergencia, la   auto-organizaci&oacute;n y la evoluci&oacute;n, no logra capturar la esencia de dichas   caracter&iacute;sticas. Es decir, en la expresi&oacute;n el t&eacute;rmino <I>adaptativo</I> es poco   afortunado, dado que no necesariamente puede ser entendido desde la evoluci&oacute;n   sino que puede limitarse a la acomodaci&oacute;n a las condiciones cambiantes. En otras   palabras, en el contexto de la administraci&oacute;n el t&eacute;rmino es restringido, y por   tanto se sugiere hacer uso de la expresi&oacute;n <I>sistemas complejos</I>, en   consonancia con <I>la organizaci&oacute;n como sistema complejo</I>.</P>     <P>&nbsp;</P>     <P><font size="3"><B>6. Conclusiones</B></font></P>      <P>Las organizaciones empresariales son sistemas complejos, dado que su   comportamiento se explica m&aacute;s en funci&oacute;n de las interacciones que de las   acciones de los agentes. Las interacciones facilitan el surgimiento de   condiciones novedosas que son absorbidas por el sistema promoviendo su   evoluci&oacute;n; es decir, el sistema no solo se acomoda a las condiciones cambiantes,   sino que se transforma y modifica el entorno. Dado lo anterior, en el contexto   de la administraci&oacute;n se sugiere el uso de la expresi&oacute;n <I>sistema complejo</I>   m&aacute;s que <I>sistema adaptativo complejo</I>.</P>      <P>Los sistemas adaptativos complejos, tales como las organizaciones   empresariales, pueden ser comprendidos a partir de la emergencia, la   auto-organizaci&oacute;n y la evoluci&oacute;n; caracter&iacute;sticas relacionadas con   comportamientos no lineales alejados del equilibrio. Por lo tanto, la b&uacute;squeda   de equilibrios (estabilidad) que caracteriza a la administraci&oacute;n desde la   corriente de pensamiento principal deja de ser pertinente para el estudio de la   organizaci&oacute;n, dado que reduce los niveles de creatividad e innovaci&oacute;n, al igual   que limita la capacidad de respuesta a las condiciones cambiantes del   entorno.</P>      <P>La investigaci&oacute;n de la organizaci&oacute;n empresarial como sistema complejo puede   ser abordada desde el estudio de la criticalidad auto-organizada   (subcriticalidad, supracriticalidad), por cuanto desde esta perspectiva se   consideran aspectos como nivel de conectividad entre los agentes,   centralizaci&oacute;n, inestabilidad limitada y generaci&oacute;n de novedades, entre   otros.</P>      <P>La comprensi&oacute;n de la organizaci&oacute;n empresarial como sistema complejo proyecta   l&iacute;neas de investigaci&oacute;n alrededor de tem&aacute;ticas como liderazgo y complejidad,   innovaci&oacute;n en sistemas complejos, toma de decisiones en organizaciones   descentralizadas, estrategia y complejidad, construcci&oacute;n de acci&oacute;n colectiva en   sistemas auto-organizados, entre otras. De igual manera, se constituye en una   gran oportunidad para el desarrollo de investigaciones del alto impacto en el   contexto de las organizaciones, dado que dentro de las 100 mejores Facultades de   Administraci&oacute;n del mundo tan solo la de la Universidad Northwestern cuenta con   el centro de investigaci&oacute;n en complejidad social.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>&nbsp;</P>     <P><B>Conflicto de intereses</B></P>      <P>La autora declara no tener ning&uacute;n conflicto de intereses.</P>  <HR size="1" noshade>      <p><b><font size="3">Notas</font></b></p>      <P><a href="#0b" name="0">*</a> La autora del art&iacute;culo desea expresar su agradecimiento a los pares   evaluadores del documento, quienes con sus observaciones permitieron incrementar   la riqueza del mismo.</P> <hr size="1" noshade>     <P>&nbsp;</P>      <P><font size="3"><B>Bibliograf&iacute;a</B></font></P>      <!-- ref --><P>1. Alaa G. Derivation of factors facilitating organizational. Emergence based   on complex adaptive systems and social autopoiesis theories. Emergen Complexity   and Organization. 2009; 11(1):19-34.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000110&pid=S0123-5923201300020001500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>2. Allen P, Maguire S, McKelvey B. The Sage Handbook of Complexity and   Management. London: Sage; 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S0123-5923201300020001500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>3. Anderson P. Complexity theory and organization science. Organization   Science. 1999; 10(3):216-32.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0123-5923201300020001500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>4. Aritzeta A, Ayestaran S, Swailes S. Team role preference and conflict   management styles. International Journal of Conflict Management. 2005;   16(2):157-82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0123-5923201300020001500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>5. Bedau MA. Living technology today and tomorrow. Technoetic Arts: A Journal   of Speculative Research. 2009; 7(2):199-206.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0123-5923201300020001500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>6. Bedau MA, Packard NH. Measurement of Evolutionary Activity, Teleology.   Artificial Life II - Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity.   X. Redwood City: Addison-Wesley; 1992. 431-61.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S0123-5923201300020001500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>7. Bedau MA, McCaskill JS, Packard NH, Rasmussen S. Living technology:   Exploiting life's principles in technology. Artificial Life. 2010; 16(1):89-97.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000122&pid=S0123-5923201300020001500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></P>      <!-- ref --><P>8. Benbya H, McKelvey B. Using coevolutionary and complexity theories to   improve IS alignment: A multi-level approach. Journal of Information Technology.   2006; 21(4):284-98.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000124&pid=S0123-5923201300020001500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>9. Boisot M, Child J. Organizations as adaptive systems in complex   environments: The case of China. Organization Science. 1999; 10(3):237-52.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000126&pid=S0123-5923201300020001500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>10. Bonabeau E, Theraulaz G, Deneubourg JL, Aron S, Camazine S.   Self-organization in social insects. Trends in Ecology and Evolution. 1997;   12(5):188-93.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S0123-5923201300020001500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>11. Darwin C. El origen de las especies. M&eacute;xico D.F.: EDAF; 2010.   (Traducci&oacute;n: A. Froufre).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S0123-5923201300020001500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>12. Espinosa A, Porter T. Sustainability, complexity and learning: Insights   from complex systems approaches. Learning Organization. 2011; 18(1):54-72.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S0123-5923201300020001500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>13. Garcia L, Mitleton KE, Galliers RD. Organisational complexity: Organising   through the generation and sharing of knowledge. The international journal of   knowledge. Culture and Change Management. 2003; 3:1-22.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S0123-5923201300020001500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>14. Gell-Mann M. Complex adaptive systems. En: Cowan G.A., Pines D., Meltzer   D., editors. Complexity: Metaphors, Models and Reality. Mexico: Addison-Wesley;   1994. 17-45.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S0123-5923201300020001500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>15. Gell-Mann M. El quark y el jaguar: aventuras en lo simple y lo complejo.   Barcelona: Tusquets; 1995.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S0123-5923201300020001500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>16. Gould SJ. La estructura de la teor&iacute;a de la evoluci&oacute;n. 3.<sup>a</sup> ed. Barcelona:   Metatemas; 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000140&pid=S0123-5923201300020001500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>17. Granovetter MS. The strength of weak ties. American Journal of Sociology.   1973; 78(6):1360-80.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000142&pid=S0123-5923201300020001500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>18. Hayek FA. Rules and Order. London: University of Chicago Press; 1973.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000144&pid=S0123-5923201300020001500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></P>      <!-- ref --><P>19. Hayek FA. The Sensory Order: An Inquiry Into the Foundations of   Theoretical Psychology. London: University Chicago Press; 1976.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0123-5923201300020001500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>20. Helin S, Jensen T, Sandstr&ouml;m J, Clegg S. On the dark side of codes:   Domination not enlightenment. Scandinavian Journal of Management. 2011;   21(7):24-33.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0123-5923201300020001500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>21. Holland JH. Complex adaptive systems. A New Era in Computation. 1992;   121(1):17-30.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0123-5923201300020001500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>22. Holland JH. Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity. New York:   Perseus Books Group; 1995.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0123-5923201300020001500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>23. Holland JH. Emergen From Chaos to Order. New York: Perseus Books Group;   1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0123-5923201300020001500023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>24. Holland O, Melhuish C. Stigmergy Self-Organization, and Sorting in   Collective Robotics. Artificial Life. 1999; 5(2):173-202.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0123-5923201300020001500024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>25. Kauffman SA. At Home in the Universe: The Search for Laws of   Self-Organization and Complexity. New York: Oxford University Press; 1995.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0123-5923201300020001500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>26. Kauffman S. Investigaciones: complejidad, autoorganizaci&oacute;n y nuevas leyes   para una biolog&iacute;a general. Barcelona: Tusquets; 2003.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0123-5923201300020001500026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>27. Kolbe D. Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and   Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall; 1984.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0123-5923201300020001500027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>28. Laihonen H. Knowledge flows in self-organizing processes. Journal of   Knowledge Management. 2006; 10(4):127-35.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0123-5923201300020001500028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>29. Lewin R. Complexity: Life at the Edge of Chaos. 2nd ed. Chicago: The   University of Chicago Press; 1992.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0123-5923201300020001500029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>30. Lu Q, Mahfouf M. A model-free self-organizing fuzzy logic control system   using a dynamic performance index table. Transactions of the Institute of   Measurement &amp; Control. 2010; 32(1):51-72.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0123-5923201300020001500030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>31. Luigi P. La vida emergente. Barcelona: Matemas; 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0123-5923201300020001500031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>32. Maldonado CE. Complejidad de los sistemas sociales: un reto para las   ciencias sociales. Cinta Moebio. 2009; 36:146-57.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0123-5923201300020001500032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>33. Maldonado C.E. (2009b). El significado y alcance de pensar en sistemas   vivos. Revista Thelos. Disponible en:     <a href="http://thelos.utem.cl/2009/09/15/significado-y-alcance-de-pensar-en-sistemas-vivos/" target="_blank">http://thelos.utem.cl/2009/09/15/significado-y-alcance-de-pensar-en-sistemas-vivos/</a>.   Fecha de consulta 23 de febrero de 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0123-5923201300020001500033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>34. Maldonado CE. Construyendo la evoluci&oacute;n. Filosof&iacute;a de la biolog&iacute;a y   filosof&iacute;a de la tecnolog&iacute;a. Un ensayo sobre la velocidad. En: Hernandez I., Ni&ntilde;o   R., editors. Est&eacute;tica, vida artificial y biopol&iacute;tica. Bogot&aacute;: Universidad   Javeriana; 2010. 69-90.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0123-5923201300020001500034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>35. McKelvey B. Complexity science as order-creation scien New theory, new   method. Emergence. Complexity &amp; Organization. 2004; 6(4):2-27.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0123-5923201300020001500035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>36. Mitleton KE. Ten principles of Complexity &amp; Enabling Infrastructures.   London: London Shool of Economics; 2003.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000180&pid=S0123-5923201300020001500036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>37. Mitleton K.E. (2005a). Designing a New Organisation: A Complexity   Approach. Retrieved Feb 12, 2011, from LSE Complexity Research Programme:     <a href="http://www.psych.lse.ac.uk/complexity/Publications/icosspublications.html" target="_blank">http://www.psych.lse.ac.uk/complexity/Publications/icosspublications.html</a>. Fecha   de consulta 12 de febrero de 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000182&pid=S0123-5923201300020001500037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>38. Mitleton K. E. (2005b). Co-Evolutionary Integration: A Complexity   Perspective on Mergers &amp; Acquisitions. Retrieved Feb 12, 2011, from LSE   Complexity Research Programme:   <a href="http://www.psych.lse.ac.uk/complexity/Publications/icosspublications.html" target="_blank">http://www.psych.lse.ac.uk/complexity/Publications/icosspublications.html</a>. Fecha   de consulta 12 de febrero de 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000184&pid=S0123-5923201300020001500038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>39. Mlodinow L. El andar del borracho. C&oacute;mo el azar gobierna nuestra vidas.   Barcelona: Cr&iacute;tica; 2008. (Traducci&oacute;n: S. Martinez Mendizabal).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000186&pid=S0123-5923201300020001500039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </P>      <!-- ref --><P>40. Nicolis G, Lefever R. Membranes, Dissipative Structures and Evolution.   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