Innovación y complejidad

Expositor: Carlos Maldonado

La innovación es pensar en términos de complejidad.
Los procesos de innovación son impredecibles.
El bosquejo es una anticipación del territorio.
Un Sistema Complejo:
-Nos conduce hacia sorpresas – propiedades o sistemas emergentes
- Representa una emergencia en donde de pocas cosas salen muchas.
-Es caótico y catastrófico, es decir, presenta cambios súbitos, impredecibles e irreversibles.
-Carecen de centro, de jerarquía.
-Importancia del control local
-El centro depende en cada caso de cada función.
-Son sistemas capaces de innovar
-Se debe tener una estructura abierta de mente.
Innovación y solución de problemas
Innovar es una forma de resolver problemas y el resolver problemas es una forma de innovar. La innovación es un rasgo biológico del ser humano, no es algo cultural y marca a todos los sistemas vivos.

Cada una de estas formas de investigación se relaciona con una forma de innovación:
La Investigación experimental y aplicada se relaciona con la Innovación incremental mientras que la investigación básica se relaciona con la innovación radical.
Existe la investigación orientada en metas y la investigación basada en habilidades, destreza, ganas y fortaleza.

Decidibles
P- Son problemas que se aborda y resuelve en términos de problema, es decir se resuelven analíticamente, se desmenuza. Son irrelevantes porque la mejor estrategia de solución son las jerarquías, cronogramas, flujo gramas, etc.
NP- Problemas difíciles, son propios de los sistemas complejos y la innovación. No se resuelven desmenuzando la información. Son problemas no lineales, es decir, carecen de solución o tienen más de una, por ejemplo el medio ambiente, el conocimiento o la pobreza.
Los problemas No polinomiales también se clasifican en NP Complejos y NP dificultosos.
Indecidibles
No existe ningún algoritmo de solución, incluso tiempo limitado o ilimitado.

Modelos

Cuando un modelo se va a un sistema real del mundo real se habla de modelación.
Cuando un modelo se incorpora y permanece en el escenario del computador se habla de simulación.
Optimización
-Búsqueda de soluciones locales y parciales-heurística
-Optimización global- meta heurística