Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Self-organized sociopolitical interactions as the best way to achieve organized patterns in human social systems: going beyond the top-down control of classical political regimes

La monografía presenta la auto-organización sociopolítica como la mejor manera de lograr patrones organizados en los sistemas sociales humanos, dada su naturaleza compleja y la imposibilidad de las tareas computacionales de los regímenes políticos clásico, debido a que operan con control jerárquico, el cual ha demostrado no ser óptimo en la producción de orden en los sistemas sociales humanos. En la monografía se extrapola la teoría de la auto-organización en los sistemas biológicos a las dinámicas sociopolíticas humanas, buscando maneras óptimas de organizarlas, y se afirma que redes complejas anárquicas son la estructura emergente de la auto-organización sociopolítica.

Desarrollo de un estado de la cuestión acerca de las interacciones entre el control de gestión y el aprendizaje organizacional.

Las organizaciones en la actualidad deben encontrar diferentes maneras de sobrevivir en un tiempo de rápida transformación. Uno de los mecanismos usados por las empresas para adaptarse a los cambios organizacionales son los sistemas de control de gestión, que a su vez permiten a las organizaciones hacer un seguimiento a sus procesos, para que la adaptabilidad sea efectiva. Otra variable importante para la adaptación es el aprendizaje organizacional siendo el proceso mediante el cual las organizaciones se adaptan a los cambios del entorno, tanto interno como externo de la compañía. Dado lo anterior, este proyecto se basa en la extracción de documentación soporte valido, que permita explorar las interacciones entre estos dos campos, los sistemas de control de gestión y el aprendizaje organizacional, además, analizar el impacto de estas interacciones en la perdurabilidad organizacional. ​

A complexity-based diagnostic on the democratic unity roundtable mud: problems and alternatives (2008-2016)

Este trabajo exploratorio estudia al movimiento político Mesa de la Unidad Democrática (MUD), creada con el fin de oponerse la Gobierno socialista existente en venezuela. La crítica que este documento realiza, parte desde el punto de vista de la Ciencia de la Complejidad. Algunos conceptos clave de sistemas complejos han sido utilizados para explicar el funcionamiento y organización de la MUD, esto con el objetivo de generar un diagnóstico integral de los problemas que enfrenta, y evidenciar las nuevas percepciones sobre comportamientos perjudiciales que el partido tiene actualmente. Con el enfoque de la complejidad se pretende ayudar a comprender mejor el contexto que enmarca al partido y, para, finalmente aportar una serie de soluciones a los problemas de cohesión que presen

Sistemas bio-inspirados: Un marco teórico para la ingeniería de sistemas complejos

En este texto buscamos sentar las bases para el marco teórico de la ingeniería de sistemas complejos. Hasta la fecha, un marco semejante ha sido apenas enunciado, y en términos bastante generales (Wolfram, 1986). Sin embargo, hasta ahora no se ha logrado formular un marco semejante que sirva a los ingenieros, a los científicos y a los filósofos para afirmar con seguridad que se tiene ya un marco teórico para la ingeniería de sistemas complejos. Al sentar el siguiente marco trazamos claramente los límites que separan a la ingeniería clásica −incluida la ingeniería de procesos inversos− de la ingeniería de sistemas complejos. Nos encontramos en el centro de una revolución científica y teórica, en términos de T. Kuhn. Luego de separar, de manera rápida, la ingeniería clásica de la ingeniería de sistemas complejos, obtenemos una visión más clara acerca de la ingeniería bio-inspirada. A fin de plantear de manera radical un (nuevo) marco teórico para la ingeniería de sistemas complejos (ISC), procedemos en zigzag así: de un lado, sobre una base al mismo tiempo científica e ingenieril, sugerimos un perímetro orgánico para la ISC; de otra parte, sobre la base de la filosofía y las lógicas no-clásicas, alcanzamos nuevas herramientas conceptuales que profundizan las bases científicas e ingenieriles. Al final se hace claro el horizonte amplio y la visión acerca del marco de la ingeniería de sistemas complejos, a saber: se trata, ulteriormente, de una teoría general de los sistemas complejos. Así, la ISC forma parte de las ciencias de la complejidad.

Plan de Empresa “BIO S.A.S”

BIO S.A.S es una organización que iniciará actividades en septiembre de 2012, y se dedicará a la producción, manipulación y distribución especial más no limitativa de Naranja Tangelo (Mineola). Nuestro producto será comercializado en Chapinero.