Las aproximaciones sobre la complejidad surgen principalmente como respuesta efusiva al paradigma de la simplicidad en sus dos términos: 1) es una propuesta nueva que no desea ser paradigmática, sino multi-, pluri-, inter-, trans- o ultradis- ciplinaria; y 2) pretende no basarse en los principios de la simplicidad, especial- mente evitando la simplificación y la reducción. No hablamos pues del paradigma de la complejidad, sino más bien de aproximaciones, enfoques o perspectivas. No obstante, aunque cada una tiene sus particularidades, todas comparten ciertos denominadores comunes.
Debido precisamente a la naturaleza de la idea de complejidad, es difícil, si no imposible, construir una definición aceptable y completa. En esta línea, Velilla (2002) afirma que “aparte de aceptar que lo complejo es lo conjuntamente en- trelazado, no parece fácil llegar a un consenso final al respecto” (p. 1). Más difícil parece ser la evolución hacia la complejidad. La ciencia, la docencia y la academia, en suma, se encuentran tan inmersas en un contexto limitado de alta productivi- dad en conocimiento siguiendo el paradigma de la simplicidad, que la mutación parece dolorosa, lenta, problemática y expuesta a múltiples obstáculos de todo tipo. A pesar de ello, cada vez es mayor el número de personas en la academia que se desconciertan ante sus modelos clásicos y deciden cruzar el límite (Vilar, 1997 y Wagensberg, 1985), de tal forma que se realizan peticiones directas ha- cia la Universidad. Estas peticiones se orientan desde dos sentidos: reconocer la complejidad (Ihsen, Isenhardt & Steinhagen, 1998) o evitar las restricciones de la simplicidad, frecuentemente expresada en modelos cuantitativos que eluden la inclusión de los contextos (Lea & Callaghan, 2008).
Aunque la definición no termina de mostrar una forma compartida, sí que se llevan a cabo diversos estudios encaminados a sistematizar y categorizar los enfoques. Giral- do (2005), por ejemplo, plantea una clasificación en tres categorías para la compleji- dad: como método, como cosmovisión y como ciencia. La complejidad como método establece una actitud general para conocer el mundo a partir del reconocimiento del pensamiento complejo. La complejidad como cosmovisión plantea una visión sistémi- ca del universo, un gigantesco sistema que requiere una mirada holística. La compleji- dad como ciencia resalta el problema de la incertidumbre y la necesidad de la interdis- ciplinariedad. En cualquier caso, se establece la misión de comprender el mundo y la necesidad de modificar el procedimiento que estamos utilizando para ello.
Las personas hemos sido adiestradas en las definiciones sencillas y cerradas. Cuando alguien abre un libro que versa sobre un asunto, requiere una definición breve, fácil, simple y rápida de ello cuanto antes. Las ideas que se transmiten
mediante procesos de argumentación y que se resisten a ser encorsetadas en un párrafo breve son poco agradables para nuestra historia de aprendizaje. En ese grupo se encuentra el concepto de complejidad. Para aprehenderlo es preferible entrar en un proceso más que en un resultado. Lo que sigue es un listado de estí- mulos y no una definición ortodoxa. Destaco el azar, la incertidumbre, el todo y las partes, la interdependencia, la dinámica de los sistemas, los niveles de análisis, la lógica, la organización, los agentes de observación y el arte. Otros aspectos, como la transdisciplinariedad, merecerán un tratamiento específico en un apar- tado posterior.
Azar
En el paradigma de la simplicidad llamamos azar al comportamiento impredecible de un experimento porque en él confluyen tantas influencias que, de momento, somos incapaces de saber cuáles son y cómo medirlas. En sentido estricto, en la naturaleza no existe azar, sino que este es la incómoda muestra de lagunas en el conocimiento.
No obstante, desde las aproximaciones a la complejidad, el azar aparece también como un derecho de la naturaleza (Wagensberg, 1985): hay fenómenos que son naturalmente aleatorios, lo que lleva a considerar el azar no como un enemigo, sino como un aliado. Esta circunstancia no anula la definición de azar como fruto de la ignorancia, sino que la complementa, pues añade otra naturaleza compati- ble. De esta forma, la pretensión simplista de reducir el azar hasta anularlo está condenada al fracaso.
Incertidumbre
Si el azar es en parte un estado natural, la incertidumbre es en parte irreductible. Canals (2003) lo expresa aludiendo a la inviabilidad de las predicciones, mientras que Luhmann (1998) lo transmite considerando que la complejidad implica dos frentes. Por un lado, la distinción entre elementos y relaciones que configuran una cantidad incierta de posibilidades y una imposibilidad de conocer qué selección de operaciones realizará el sistema. Por otro lado, la dificultad de observar en sentido amplio.
El riesgo señala una situación en la que se conocen los posibles resultados y se cuenta con alguna impresión sobre la probabilidad de cada uno. Conozco el nú- mero de automóviles rojos que hay en el aparcamiento. Pongamos que un 20%. Si afirmo que al entrar con los ojos vendados en el aparcamiento tocaré un auto- móvil que no es rojo, corro un riesgo de equivocarme del 20%. En el caso de la in- certidumbre no conozco todos los resultados posibles (desconozco qué colores), no sé el valor de sus probabilidades (no sé cuál es la frecuencia de cada color de automóvil) o ambas ausencias de conocimiento al mismo tiempo.
La experiencia es necesariamente limitada, puesto que 1) el conocimiento sobre las condiciones que definen los entornos es inevitablemente limitado y, además, 2) las condiciones imperantes hasta el presente pueden dejar de serlo en un fu- turo próximo. Por ello, hay que aprender a vivir con la incertidumbre y, por tanto, a conocer con incertidumbre y a elaborar modelos que incluyan la incertidumbre no como algo a superar sino como un elemento que ha de estar siempre presente.