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| Innovation & Complexity |

Agosto 3 de 2009

por: Carlos Eduardo Maldonado - Universidad del Rosario



Innovar -> pensar en términos de complejidad

- un sistema complejo conduce y se basa en sorpresas -> emergencia.
De poco surge mucho.
Propiedades o sistemas emergentes.
Los que piensan causalmente, no pueden innovar.

- los procesos de innovación son impredecibles.
*el bosquejo ya es una anticipación de un nuevo territorio*

- sistemas complejos -> sistemas catastróficos.
cambios impredecibles o irreversibles

- hay que olvidarse de la centralidad o la jerarquía para innovar

- complejidad -> implica hablar de centralidad -> el control local

- la salud de un sistema vivo, radica en la eliminación de centralidad y jerarquía, por lo tanto, para que haya innovación hay que tener un control local y una propia organización

- dependiendo de la actividad, el centro va cambiando.
El control local en cada caso, depende de cada función.

- Los sistemas que son capaces de innovar, son sistemas abiertos -> tener mente abierta

- La causalidad NO es para innovar

INNOVACIÓN Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS >

- Innovar es una manera de resolver problemas.
Resolver problemas es una forma de innovar.

- La innovación no es una característica cultural, sino que tiene su raíz y tiene un rasgo biológico.

INNOVACIÓN COMO INVESTIGACIÓN >

- Sólo quien investiga puede alcanzar la innovación.
Yo diría que la investigación requiere de innovación, pero no todo aquel que investiga innova.

(estas tres hacen referencia al modo en que la innovación se ha introducido)
- Investigación Básica
- Investigación Experimental
- Investigación Aplicada

- Innovación Incremental - (investigación experimental y aplicada)
- Innovación Radical - (investigación básica)

- En Colombia no hay innovación porque no se hace investigación básica, esa es la esencial para la innovación

- hacer innovación con base en fortalezas y habilidades.

- problemas decidibles y problemas indecidibles

PROBLEMAS INDECIDIBLES = P.I
- no existe ningún algoritmo (procedimiento para resolver problemas) que pueda resolver esos problemas
- computación cuántica

PROBLEMAS DECIDIBLES = P.D
- son polinomiales y no polinomiales

Problemas Polinomiales=
- se abordan con flujogramas, cartogramas, diagramas.
Se abordan analíticamente.
Son problemas fáciles, irrelevantes, lineales.

* la mejor estrategia para la resolución de problemas es abarcar primero los problemas polinomiales, los fáciles.

Problemas No-Polinomiales=
- son problemas difíciles, propios de los sistemas complejos, de la innovación.
No se descomponen.
Problemas relevantes porque carecen de solución ó tienen más de 1 posible solución.
Problemas no-lineales.

- Modelos -> lenguajes de programación
Cuando un modelo se trabaja de cara a la vida real, se está haciendo modelación.
Cuando un modelo se incorpora en el escenario del computador, se habla de simulación.

- Todos los temas de innovación son susceptibles de:
optimización local y optimización global
(búsqueda de soluciones = optimización)

- Optimización local -> heurísticas
- Optimización global -> meta heurísticas