Abordagem de Beer

Beer (1972) discute a evolução dos sistemas a partir de uma analogia entre a empresa e o corpo humano. O corpo humano é composto de coluna vertebral, sistema nervoso, cérebro etc. Para o organismo sobreviver, o sistema nervoso precisa processar as informações e regular o enorme número de variáveis. O autor denomina esse sistema de neurocibernético, pois é dirigido por fluxos de informação e comunicação que os une dentro de um empreendimento. A informação circula pelos vários canais, indicando como a organização global e suas partes diferentes trabalham para alcançar objetivos comuns. Dessa forma, Beer estabelece que um sistema viável possui propriedades de auto-organização, autoconsciência, ocorrência e manutenção da identidade. Para o autor, os princípios e a estrutura de trabalho do sistema nervoso humano podem ser aplicados a todos os tipos de organizações para demonstrar a adaptação, a aprendizagem, a regulação e o desenvolvimento do sistema.

O objetivo central do autor é entender o controle do sistema e o conceito de variedade. As organizações existem em ambientes muitos complexos e, para serem controladas, é necessário usar a variedade para controlar a própria variedade. Isso é denominado lei da

variedade requerida. A variedade de uma unidade de controle deve estar, pelo menos, igual à

variedade do sistema governado. Devido à quantidade de informação, é necessário um codificador que funcione como um tradutor em um processo de comunicação que cruza vários limites do sistema.

A partir desses conceitos, Beer formulou quatro princípios os quais todas as organizações viáveis devem seguir. O primeiro princípio da organização trata da variedade existente num sistema, observando o custo gerado por ela. O segundo princípio trata dos canais que difundem a informação entre as unidades organizacionais e o ambiente. O terceiro

princípio trata da codificação que deve possuir uma variedade semelhante à do canal de

comunicação. O quarto princípio é a operacionalização dos três primeiros princípios com periodicidade no tempo.

Beer (1972) estabelece que as organizações viáveis devem ser incluídas em cinco níveis hierárquicos de evolução. O sistema um, composto das unidades que são controladas. Na empresa, é representado pelos departamentos. Nesse nível, incluindo-se a atividade administrativa, as operações que constituem o sistema total, o ambiente no qual a organização está inserida, as interações entre canais, variedade e entidades. O sistema dois coordena, harmoniosamente, as partes do sistema um, incluindo a necessidade do sistema de informação

para a tomada de decisão descentralizada em redes de informação e contato. O sistema três é denominado “aqui e agora”. São os componentes funcionais de uma empresa (contabilidade e pessoal, por exemplo). Suas tarefas principais são: manter a conexão interna da sua infra- estrutura e a configuração exata do sistema um, interpretar as decisões da administração hierárquica mais alta e alocar os recursos às partes do sistema um. O sistema quatro é representado pela mudança. Ele acelera o desenvolvimento externo, administra contatos externos, desenvolvendo e planejando projetos futuros. O sistema cinco monitora as operações que equilibram os sistemas três e quatro. Trata-se de um meta-nível, responsável pelas principais políticas da empresa e pelos investimentos em infra-estrutura.

O autor argumenta que qualquer sistema viável contém e é contido por outros sistemas viáveis. Logo, para estudar esse fenômeno é necessário considerar a organização, o foco do estudo, o ambiente e as interações da organização com o ambiente.

Na seqüência, na próxima seção, apresenta-se o sumário das abordagens discutidas.

2.4.4.5 Sumário das Abordagens

Para facilitar a compreensão e diferenciação entre as diversas abordagens sobre a evolução dos sistemas, apresenta-se, no Quadro 7, um resumo delas.

Das abordagens apresentadas nas últimas quatro seções sobre a evolução dos sistemas e sumarizadas no quadro 7, pode-se notar que existem quatro tipos básicos de abordagens. Elas são utilizadas para distinguir os diferentes propósitos que norteiam as argumentações dos autores. Percebe-se que estes são motivados por demandas variadas, mas apresentam como característica comum a busca pela compreensão dos mecanismos que levam um sistema complexo a evoluir.

Os autores sedimentam suas abordagens na Biologia, na Ciência dos Sistemas e na Teoria da Informação e constroem suas argumentações baseados em conceitos derivados dessas áreas. Em cada abordagem, existe a tentativa de explicar como e por que os sistemas evoluem, questões que nem sempre ficam claras.

No grupo das abordagens qualitativas, pode-se notar a preocupação em determinar o tamanho físico dos sistemas que conseguem mudar de um determinado nível de complexidade para outro, sendo utilizadas técnicas matemáticas para mensurá-los.

No grupo das abordagens quantitativas, pode-se destacar a de Turchin (1977), que introduz o conceito de metassistema de transição (MST). Este aborda a integração e o controle dos sistemas associando-os aos mecanismos de evolução: o processo de tentativa e erro, a aptidão do sistema, o processo variação-seleção e a co-evolução. Maynard e Szathmáry (1999) seguem a mesma lógica de Turchin, tratando das transições evolucionárias dos sistemas biológicos. Eles se concentram nas formas intermediárias que guiam a evolução de um sistema e nos mecanismos de replicação dos genes, analisando, em especial, o desempenho dos replicadores egoístas. Dawkins (1986) analisa o processo de evolução cultural em analogia ao processo de evolução biológica. Ele mostra que os padrões culturais são transmitidos de indivíduo para indivíduo pela menor unidade de cultura, memes, como acontece na evolução biológica em que os genes são transmitidos de geração a geração. Seu objetivo é compreender como a cultura evolui no tempo.

No grupo das abordagens estruturais, destacam-se três pesquisadores Boulding (1956), Simon (1969) e de Heylighen (1991) pela influência que exercem nos demais pesquisadores, que estudam a evolução dos sistemas complexos. O primeiro criou uma escala de níveis de complexidade que englobam sistemas pertencentes a diferentes campos científicos. Apesar disso, apresentam em comum características que os identificam como pertencentes a um determinado nível de complexidade. O segundo desenvolveu os conceitos de estruturas hierárquicas que facilitam a evolução do sistema, de níveis quase decomponíveis, pois os sistemas complexos não podem ser totalmente decompostos sem que sejam destruídos. O terceiro discute a imprevisibilidade no comportamento dos sistemas que aumenta à proporção que existem escolhas possíveis em função do aumento na variedade. O alto grau de autonomia e a imprevisibilidade introduzem um novo potencial para a complexidade.

No grupo das abordagens funcionais, a preocupação está em compreender como as informações são processadas e controladas para o funcionamento do sistema. Dos representantes desse grupo, Stewart (2000) apresenta o mecanismo da cooperação como uma forma inteligente de evoluir e se adaptar ao ambiente, destacando a questão dos replicadores egoístas, que, mesmo com um propósito individualista e competitivo, apresentam um resultado global cooperativo. Gell-Mann (1996) está preocupado com a adaptação do sistema no decorrer do processo evolutivo. Ele ressalta que a evolução não é uniforme nem previsível e pode apresentar crescimento ou redução na passagem de um nível para outro. Os demais autores desse grupo seguem a mesma lógica, mas com objetivos diferentes.

Abordagens para a evolução dos sistemas

Abordagens Autores Área Objetivos Características

Pettersson

(1996) Não cita Estudar os níveis intermediários de evolução. (1) Tamanho de cada nível; (2) Cria regras para reger cada nível; (3) Níveis integrativos; (4) Transições de níveis.

Coren (1998)

Não cita Estudar a aceleração das transições

evolucionárias.

(1) Transições de níveis; (2) Crescimento da informação; (3) Modelar cada nível de acordo com sua quantidade numérica.

Quantitativa

Klir

(1985) Matemática Criar uma ordem hierárquica capaz de facilitar a resolução e o controle dos

problemas relacionados aos sistemas.

Analisa: (1) Investigador e o seu ambiente; (2) O objeto investigado e o seu ambiente; (3) A interação entre o investigador e o objeto investigado.

Turchin

(1977) Cibernética Estudar (MST). os metassistemas de transição (1) Integração e controle dos sistemas; (2) Processo de tentativa e erro; (3) A aptidão do sistema; (3) O processo variação-seleção; (4) Co-evolução; (5)

Cooperação e competitividade. Maynard e

Szathmáry (1999)

Biologia Estudo das transições evolucionárias. (1) Diferenças entre uma transição e outra; (2) Formas intermediárias de

evolução; (3) Cooperação, competição e desertores. Dawkins

(1986) Evolução _{Biológica e}

Cultural

Estudo da evolução da cultura, memes. (1) Fecundidade, longevidade e fidelidade na replicação. (2) Diversidade de

elementos; (3) Herança ou replicação.

Qualitativa Kelly e Allison (1998) Empresas

Usa as ciências da complexidade como vantagem competitiva na gestão de organizações empresariais.

(1) Níveis de aptidão; (2) Tratam os problemas como um sistema formado por partes em conexão; (3) Auto-organização como forma de evolução do sistema.

Simon (1969)

Sistemas Artificiais

Estudo da estrutura em níveis hierárquicos dos sistemas

(1) Holons; (2) Quase decomponibilidade; (3) Interações entre subsistemas. Boulding

(1956) Ciência dos Sistemas Criar uma hierarquia para a complexidade que agrupa sistemas de

vários campos.

(1) Sistemas de áreas diversas que apresentam características similares; (2) Propriedades emergentes; (3) Nível de complexidade que comporta sistemas de diferentes campos.

Le Moigne (1977)

Ciência dos

Sistemas Identificar o nível de evolução dos sistemas, as propriedades emergentes

em cada nível e modelá-los de acordo com grau de complexidade.

(1) Articulação do sistema; (2) Identificação das operações, decisões e informações dos sistemas; (3) Decomposição de sistemas em subsistemas.

Estrutural _{Heylighen Física e Elaborar uma distinção fundamental (1) Preocupação com os processos: variação, seleção e reprodução; (2)} Quadro 7: Principais abordagens sobre a evolução dos sistemas complexos (Continua...) ₁₂₁

(1991) Sistemas

Biológicos entre sistemas em diferentes níveis hierárquicos. Autonomia e imprevisibilidade do sistema; (3) Identificação da racionalidade, da aprendizagem, da capacidade sensorial do sistema e da capacidade de

adaptação do sistema. Villegas

(2001) Modelagem de Sistemas Compreender a evolução dos sistemas complexos e utilizar esse conhecimento

para a modelagem de sistemas complexos.

(1) Capturar as características básicas do sistema em relação às fontes de complexidade e imprevisibilidade que emergem do seu comportamento; (2) Diferenciar os sistemas inanimados dos vivos, com capacidade de autoconsciência ou não.

Daft (2002) Empresas Verificar como os sistemas são

englobados por outros. (1) Sistemas formados de subsistemas; (2) Ver a interferência de um sistema de outro; (3) Seleção do nível - foco da análise

Miller

(1990) Psicologia, Biologia e

Teoria Geral dos

Sistemas.

Identificar processos comuns que são essenciais à manutenção de todos os sistemas vivos.

(1) Os níveis mais altos englobam os mais baixos e formam um supra- sistema; (2) Cada nível é constituído de uma estrutura individual e de processos próprios; (3) Preocupação com o espaço físico e conceitual ocupado pelo sistema; (4) Alia sistemas vivos a artefatos.

Checkland

(1981) Ciência dos Sistemas Desenvolver hierarquia para os sistemas naturais. (1) Sistemas são relacionados entre si, num mapa global; (2) Destaca a importância dos sistemas humanos; (3) Aplicação de metodologias adequadas

ao tipo de sistema. Stewart

(2000) Biologia Mostrar que a evolução dos sistemas é progressiva e produz sistemas mais

complexos e adaptativos.

(1) Evolução cooperativa; (2) Emergência de altos níveis de controle no processamento da informação; (3) Integração de sistemas; (4) Sistemas gerentes.

Gell-Mann

(1996) Biologia Compreender como as espécies biológicas se adaptam. (1) Equilíbrio interrompido; (2) Agregação de sistemas; (3) Emergências de propriedades; (3) Evolução ocorre em etapas; (4) Sistema possui

regularidades; (5) Aptidão, diversidade, pressões seletivas. Atlan (1992) Matemática,

Biologia e Teoria da Informação

Compreender que um nível é integrado por outro, numa escala crescente de complexidade.

(1) Compreensão da informação, entropia, ruído e redundância; (2) Incorpora o observador no sistema.

Funcionnal

Beer

(1972) Biologia e Empresas Desenvolver um sistema viável para avaliar o nível de complexidade das

empresas, baseado nas propriedades do corpo humano. Ele busca compreender o controle e a variedade existente no sistema.

(1) Sistema dirigido por um fluxo de informação e comunicação; (2) Processa as informações e regular o enorme número de variáveis; (3) Possui propriedades de auto-organização, autoconsciência, ocorrência e manutenção da identidade; (4) Demonstra a adaptação, a aprendizagem, a regulação e o desenvolvimento do sistema. (5) Possui interações, variedade e codificação.

Nota-se que as abordagens relativas à evolução dos sistemas complexos, apesar de concordarem que a complexidade evolui em níveis, que os sistemas possuem estruturas e que os níveis são hierárquicos, apresentam objetivos diferentes de acordo com a área que está sendo investigada. Em outras palavras, não há unanimidade na resposta a como e por que a complexidade evolui. O que existem são abordagens direcionadas a campos específicos, momentos particulares e propósitos diferentes de investigação. Isso, contudo, não representa um aspecto negativo; a diversidade de visões e aplicações enriquece as análises da evolução dos sistemas e abre oportunidades a novas contribuições e intervenções.

Observa-se também, que o sistema complexo não, necessariamente, evolui para um nível mais alto de evolução em complexidade; dependendo dos mecanismos utilizados para tal propósito, a mudança de um nível para outro pode gerar uma diminuição no nível de complexidade do sistema, podendo ser um dos fatores que contribui para a levar a sua extinção. Logo é indispensável estar atento às intervenções que norteiam o sistema em direção à mudança de níveis e à conseqüente evolução da complexidade.

2.5

CONCLUSÕES DO CAPÍTULO

Para utilizar o termo “complexidade,”na modelagem de sistemas complexos, é essencial compreender sua abrangência e suas interfaces.

Neste Capítulo, buscou-se conhecer e discutir diversas abordagens do termo e associá- lo ao conceito de sistema. O objetivo foi resgatar, desde a origem da palavra “complexo” até o desenvolvimento de teorias que apresentam, em comum, o fato de possuírem como objeto de estudo a complexidade dos fenômenos.

Discutiram-se as diferentes aplicações do termo complexidade e as diferenças entre os sistemas complexos e complicados. Na seqüência, levantaram-se as abordagens que são apropriadas à intervenção nos sistemas complexos e as intervenções que são apropriadas aos sistemas complicados. A partir dessa compreensão, apresentaram-se as teorias desenvolvidas para tratar os sistemas complexos, os quais são imprevisíveis e dinâmicos. As teorias apresentam semelhanças e diferenças, cada uma das quais, foi desenvolvida com um propósito particular, sendo, por isso, apropriadas a sistemas com características diferentes. A

evolução dos sistemas, em níveis hierárquicos de complexidade, é tratada com foco nas propriedades emergentes que diferenciam um sistema do outro.

O foco deste trabalho é o desenvolvimento de uma modelagem de referência para representar sistemas complexos sociais, assunto sobre o qual as discussões ainda são poucas e recentes no meio acadêmico. Na verdade, ferramentas, modelagens, metodologias criadas para representar fenômenos complexos são escassas; quando são desenvolvidas, têm o objetivo de atender a campos e propósitos particulares da ciência.

A modelagem de sistemas complexos envolve desde o conhecimento do termo complexidade, passando pela compreensão e abrangência do conceito de sistema, até o conhecimento dos mecanismos utilizados pelo sistema na sua evolução.

Esse é um campo muito abrangente, por isso não se tem o propósito de esgotar o tema; apesar de pouco explorado, no âmbito da sua aplicação em sistemas organizacionais, muito vem sendo escrito e discutido no âmbito teórico da construção das Ciências da Complexidade. A literatura pesquisada mostra que muitos esforços têm sido feitos, no sentido de criar uma estrutura conceitual de referência para tratar os sistemas complexos, porém, para que a estrutura conceitual de referência seja efetiva, é preciso que sejam implementadas modelagens que direcionem a aplicação dos conceitos.

Com esse propósito, buscaram-se, na literatura sobre esse assunto, ferramentas que pudessem ser empregadas na modelagem de um sistema complexo, considerando suas propriedades emergentes, suas interações e seu nível de evolução. O Capítulo seguinte discute esses temas.

Como discutido no Capítulo 2, o principal problema deste trabalho centra-se na modelagem de um sistema complexo social. Neste Capítulo, apresenta-se, inicialmente, uma discussão sobre o conceito de modelagem. Na seqüência, abordam-se o paradigma reducionista e o paradigma sistêmico. Após, expõe-se a noção de sistema como a base para a construção de uma modelagem adequada a sistemas complexos, mostrando e discutindo alguns tipos mais comuns, de auto-organizações assumidas pelos sistemas complexos. Por fim, apresentam-se e analisam-se algumas ferramentas que podem representar os sistemas complexos.