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Análisis Sistémico de la Ciudad de Mendoza

La ciudad como sistema adaptativo complejo

El Gobierno Municipal como organización inteligente

Francisco A. Immerso

Mendoza, marzo de 2009

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Introducción

La Presidencia del Honorable Concejo Deliberante, interesado de dotar al Concejo de una

herramienta que le permita abordar la complejidad de los temas a tratar, encargó al Centro

de Estudios para la Gestión de Sistemas Complejos, la elaboración de este informe

preparatorio y un proyecto de Convenio.

Enfoque

En los últimos cuatrocientos años el modo predominante del pensamiento occidental ha

estado basado en un dualismo filosófico, el que se conoce como Paradigma Cartesiano –

Newtoniano – Hegeliano – Marxista (o simplemente Positivista) de un universo materialista y

mecánico en el cual la conciencia no ha sido más que un volátil epifenómeno.1

Esta visión del mundo ha terminado por colapsar bajo el impacto de los recientes y múltiples

aportes y conceptualizaciones científicas combinadas. Con la física post – einsteniana, el

principio de la incertidumbre de Heisenberg, la cosmología extragaláctica, la psicología

transpersonal, la cibernética de segundo orden, la teoría de la autopoiesis, la geometría

fractal, entre otros decisivos aportes han desalojado al viejo modelo, y en su lugar se

vislumbra el contorno de un nuevo Paradigma Holístico (o Paradigma de la Complejidad)

recursivo que ha comenzado a emerger como consecuencia del nuevo concepto de

evolución.2

Los descubrimientos de las nuevas Ciencias de la Complejidad, han desencadenado una serie

de procesos en todas las direcciones del conocimiento, cuyos impactos han terminado por

producir un vertiginoso recambio de las hipótesis de trabajo. Ello ha ocasionado la

obsolescencia en la taxonomía de saberes que en los conocimientos hasta ahora se

manejan.3

La emergencia de un nuevo paradigma científico, evolucionista, autoorganizativo y de

complejidad, permite reexaminar muchas de las suposiciones básicas sobre las que

1 Antonia Nemeth Baumgartner; Macrometanoia; Ed. Sudamericana; 19942 Antonia Nemeth Baumgartner; Ídem.3 Antonia Nemeth Baumgartner; Ídem.

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asentamos nuestra comprensión del funcionamiento de la sociedad, revisando críticamente

viejos mitos y consolidadas presunciones.

Este nuevo paradigma pone en jaque algunos principios tradicionales de la ciencia

positivista, como el reduccionismo y la fragmentación de la realidad, la pretensión de

objetividad, el relativismo axiológico y la búsqueda de una “verdad” oponible erga omnes. El

nuevo enfoque parte de la premisa de que para desentrañar una realidad compleja no

puedo abordarla tratando de explicar o entender sus partes individualmente o aisladas unas

de otras. Por el contrario, postula que el funcionamiento de un sistema complejo sólo puede

describirse pasando por entender sinérgicamente la interacción y relaciones e intercambios

entre sus componentes. Aún más: para el moderno enfoque sistémico – cibernético un

sistema no está compuesto de partes sino de relaciones, procesos e interacciones.

Sistemas Adaptativos Complejos (SAC)

Los Sistemas Adaptativos Complejos (en adelante SAC) son un tipo especial de sistemas

complejos; son complejos en el sentido en que son diversos y hechos de múltiples elementos

interconectados, y adaptativos porque ellos tienen la capacidad de cambiar y aprender de la

experiencia. También se los ha denominado Sistemas Caóticos.

La palabra caos en ciencia no hace referencia a algo desordenado o azaroso, sino a un tipo

de conducta que verifican los sistemas no lineales, que se conducen de manera extraña e

impredecible. En un sistema caótico, un simple conjunto de condiciones iniciales puede dar

lugar a procesos muy complicados y de inesperadas consecuencias. En general podemos

definir un SAC como uno que presenta las siguientes características:

Indefinido número de elementos y componentes.

Relaciones no lineales y asimétricas entre esos elementos.

Procesos de retroalimentación entre los componentes del sistema.

Conducta que puede aparecer azarosa o desordenada pero que responde a patrones

subyacentes.

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Conducta impredecible, dentro de umbrales de cierta estabilidad.

Sensibilidad al entorno, respuesta, adaptación y co-evolución.

Los ejemplos de sistemas adaptativos complejos incluyen bolsas de valores, sociedades de

insectos y colonias de hormigas, la biósfera y el ecosistema, el cerebro y el sistema

inmunológico, las células y el desarrollo embrionario, y cualquier esfuerzo de grupos sociales

humanos dentro de un sistema cultural y social dado tales como partidos políticos o

comunidades. Hay una estrecha relación entre el campo de los SAC y la vida artificial, en

ambas área los principios de emergencia y de auto-organización son muy importantes.

Los SAC están alrededor nuestro, en todos lados. La mayoría de las cosas que damos por

sentadas son SAC. Los agentes en cada sistema, nosotros mismos, existen y se comportan

aún ignorando totalmente el concepto, pero esto no impide su contribución a la conducta

macroscópica del sistema, es decir, la conducta emergente. Los SAC son un modelo para

pensar del mundo, no un modelo para predecir qué sucederá. Son, en definitiva, un modelo

que nos ayuda a ampliar la percepción y a entender el funcionamiento de los sistemas vivos

que, de otra manera, pararía desapercibido.

El término Sistema Adaptativo Complejo (en inglés Complex Adaptive Systems) fue acuñado

en el Santa Fe Institute4 por John H. Holland, Murray Gell-Mann entre otros.

Varias definiciones han sido esbozadas por distintos investigadores:

John H. Holland: Un SAC es una red dinámica de muchos agentes (los cuales pueden

representar células, especies, individuos, empresas, naciones) actuando en paralelo,

constantemente y reaccionando a lo que otros agentes están haciendo. El control de un SAC

tiende a ser altamente disperso y descentralizado. Si hay un comportamiento coherente en

el sistema, este tiene un crecimiento de competición y cooperación entre los agentes

4 El Santa Fe Institute (SFI) es un instituto estadounidense fundado en 1984 con la intención de crearuna comunidad en base a una nueva clase de ciencia (principalmente involucrado con teorías sobrecomplejidad). Acentúa la participación y colaboración de manera multidisciplinaria en la búsqueda dela comprensión y entendimiento de temas comunes que surgen a partir de sistemas sociales,artificiales y naturales. Este instituto tiene como tentativa descifrar los mecanismos que se encuentranimplícitos en lo profundo de esta aparente simplicidad presente en nuestro nuevo mundo.

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mismos. El resultado total del sistema proviene de un enorme número de decisiones hechas

en algún momento por muchos agentes individuales.5

Kevin Dooley: Un SAC se comporta/desarrolla de acuerdo a tres principio claves: el orden es

emergente como oposición a lo predeterminado (Ej. Red Neuronal), la historia de los

sistemas es irreversible, y el futuro de los sistemas es a menudo impredecible. Los bloques

constitutivos básicos de los SAC son agentes. Los agentes exploran su ambiente y desarrollan

representaciones esquemáticas interpretativas y reglas de acción. Estos esquemas están

sujetos al cambio y la evolución.6

El NECSI7 define, desde un punto de vista más amplio, a los SAC como un nuevo campo de la

ciencia que estudia cómo las partes de un sistema contribuyen a la conducta colectiva del

mismo y cómo estos sistemas interactúan con su entorno. El campo de los SAC corta

trasversalmente a todas las disciplinas tradicionales de la ciencia. Se centra en las preguntas

sobre las partes, el todos y cómo se relacionan.

Otra definición: Colecciones macroscópicas de simples (y a menudo no – lineales) unidades

en interacción, dotados de la capacidad de evolucionar y adaptarse a los cambios del

entorno.8

Representación Gráfica de un Sistema Adaptativo Complejo

5 Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos by M. Mitchell Waldrop6 K. Dooley, AZ State University7 El New England Complex Systems Institute (NECSI) es un instituto británico que fue fundado en1996 para la encarar investigaciones nivel internacional y para contribuir al entendimiento de lossistemas complejos.8 Complexity, in Social Science glossary (a research training project of the European Commission).

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La Ciudad de Mendoza como Sistema Adaptativo Complejo

Teniendo en cuenta las definiciones dadas y las características enunciadas, podemos afirmar

que la Ciudad de Mendoza es, efectivamente, un SAC.

Veamos. Como toda Ciudad, está formada por una red dinámica de muchos agentes

(habitantes, empresas, agentes del gobierno, etc.) que actúan en paralelo, según múltiples

factores, de manera constante y reaccionando en todo momento a lo que unos y otros están

haciendo. La sinergia de todas y cada una de esas conductas conforman, como efecto

emergente, lo que podríamos denominar la macroconducta de la ciudad toda o de

diferentes sectores o aspectos de la misma.

La Ciudad de Mendoza, esta formada por un número indefinido de elementos y

componentes. Decimos indefinidos, porque aunque se pueda saber el número más o menos

exacto de, por ejemplo, la cantidad de habitantes, es claro que ante cada situación, ante

cada emergente no se sabe cuántos de ellos participaran del proceso o ayudarán a que éste

tenga lugar.

Es difícil determinar también con exactitud, cuáles de ellos tienen más o menos importancia

en los procesos que están teniendo lugar, aunque si es claro que en la gran mayoría de los

casos, las relaciones entre los elementos son no lineales y asimétricas. Un hecho ocurrido

hace tiempo puede ser la causa (junto a otros) de un acontecimiento o proceso que esté

teniendo lugar hoy. Esto no sólo nos sirve para comprender más acabadamente lo que hoy

está pasando con la Ciudad de Mendoza, sino también para tomar conciencia sobre que lo

que hoy hacemos puede impactar en los años siguientes. Es por esto importante tener una

visión de conjunto.

Estas relaciones a las que hacemos referencia en el párrafo anterior, se relacionan

constantemente unas a otras, retroalimentándose, reforzando o compensado los procesos

que están teniendo lugar.

En este sentido, muchas veces los procesos que tienen lugar en la Ciudad de Mendoza, nos

pueden parecer azarosos o desordenados, cuando en realidad responden a patrones

subyacentes y a lo que la Teoría del Caos denomina alta sensibilidad a las condiciones

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iniciales. Es por esto que dicha conducta del sistema es impredecible, aunque siempre se

mueva dentro de ciertos umbrales de estabilidad.

Es por todo esto, que el sistema Ciudad de Mendoza, se presenta como uno que es sensible

al entorno y que está en constante cambio, respondiendo a las demandas y adaptándose en

un proceso de co-evolución permanente.

Pensemos en el tráfico. Miles de habitantes que recorren las calles de la ciudad, actuando

según múltiples factores, de los cuales las reglas de tránsito (o más específicamente la ley) es

uno más. Estados de humor, conductas arraigadas culturalmente, intereses de distintos

tipos. Todos factores que condicionan la conducta y las decisiones que cada individuo toma

en cada momento (cómo maneja, si respeta la senda peatonal, si el peatón cruza por

cualquier lado, etc.), en interrelación constante con otros individuos y en un proceso de co-

evolución permanente con los mismos. El resultado total o efecto emergente, es decir, el

tráfico de la Ciudad de Mendoza, proviene de ese enorme número de decisiones hechas en

algún momento por muchos agentes individuales.

¿Dónde queda entonces el “poder” del Gobierno Municipal? ¿No se diluyen sus esfuerzos en

la complejidad que día a día enfrenta? Tráfico, residuos sólidos urbanos, inseguridad,

crecimiento edilicio, falta de servicios, barrios inestables, vandalismo, arbolado, ocupación

de la vía pública, higiene, etc., etc., etc.

¿Cómo abordar, entonces, la complejidad de una Ciudad como Mendoza cuando ya sabemos

que las respuestas lineales, reduccionistas del pasado ya no nos sirven? ¿Puede el Gobierno

Municipal determinar la conducta de los agentes? ¿Puede conducir el proceso o los procesos

hacia donde racionalmente se pretenda?

La respuesta es obviamente que no. Ante la complejidad que debe enfrentar día a día, sólo

le cabe encausar los procesos, condicionando determinadas conductas y, principalmente, ir

previniendo los colapsos, las conductas y el fortalecimiento de los procesos que se

consideren dañinos o indeseables, alentando o reforzando otros más positivos.

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Un Gobierno Municipal, no debe pretender controlar el agua con las manos, antes bien,

debe saber usar sabiamente el azadón para conducirla y no verse inundado por la

complejidad que lo rodea.

El Gobierno Municipal como una Organización Inteligente

¿Qué es una Organización Inteligente?

Peter Senge define a una Organización Inteligente como aquella en la que sus integrantes

continuamente expanden su capacidad de crear los resultados que desean, donde son

nutridos nuevos patrones de pensamiento, en la que la aspiración colectiva es libre y en la

que la gente está continuamente aprendiendo a ver la realidad en su conjunto. Es una

organización que aprende y continuamente expande su capacidad para crear su futuro.

Para dicha organización no basta con sobrevivir. El aprendizaje para la supervivencia, lo que

a menudo se llama aprendizaje adaptativo es importante y necesario. Pero una organización

inteligete conjuga el aprendizaje adaptativo con el aprendizaje generativo, un aprendizaje

que aumenta nuestra capacidad creativa.9

Este autor, que contribuyó a popularizar el término, hablaba de que las Organizaciones que

Aprenden tienen institucionalizados procesos de reflexión y aprendizaje institucional en la

planificación y evaluación de sus acciones, adquiriendo una nueva competencia (aprender

cómo aprender); lo que implica transformar los "modelos mentales" vigentes, así como

generar "visiones compartidas".

Chris Argyris (1993), por su parte, subrayó que el aprendizaje organizativo implica la

capacidad de aprender de los errores, aportando (en lugar de una adaptación) nuevas

soluciones, por alteración, en un ciclo doble y no simple, de los marcos mentales en los que

hasta ahora ha funcionado su acción. Así pues, una Organización que Aprende es aquella que

tiene una competencia nueva; que le capacita para (aprendiendo colegiadamente de la

experiencia pasada y presente) procesar la información, corregir errores y resolver sus

problemas de un modo creativo o transformador, no meramente de modo acumulativo o

reproductivo.

9 Peter Senge; La Quinta Disciplina; Granica; 1998

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Una organización inteligente es una estructura integrada, trabaja como un todo, que es

capaz de tejer permanentemente la habilidad de cambiar la esencia de su carácter; tiene

valores, hábitos, políticas, programas, sistemas y estructuras que apoyan y aceleran el

aprendizaje organizacional

Característica de la organización inteligente es el manejo efectivo de su conocimiento,

detección oportuna de necesidades de mercado y por su capacidad de innovación. Los

sistemas de manejo de conocimiento permitirán lograr esta meta, facilitando el trabajo

colaborativo y creativo de todos los miembros de la empresa (María Cecilia Sanz Ramírez).

Disciplinas de la Organización Inteligente.

Peter Senge, a partir de su trabajo en el MIT y la experiencia de campo por él adquirida, ha

sistematizado cinco disciplinas que son necesarias para desarrollar las aptitudes de los

miembros de una organización en orden a aprender a aprender. Él mismo aclara que su

práctica supone un compromiso constante con el aprendizaje.

Esta capacidad central de toda organización inteligente, de crear y de innovar requiere,

como adelantamos, del dominio de cinco disciplinas. Las disciplinas son un corpus teórico y

técnico que se debe estudiar y dominar para llevarlo a la práctica. Cada disciplina es una

senda de desarrollo para adquirir ciertas aptitudes o competencias.

Cada cual, brinda una dimensión vital para la construcción de organizaciones de auténtica

capacidad de aprendizaje, aptas para perfeccionar continuamente su habilidad para alcanzar

sus mayores aspiraciones.

Es vital que estas cinco disciplinas se desarrollen como un conjunto. Esto representa un

desafío porque es mucho más difícil integrar herramientas nuevas que aplicarlas por

separado. Es por eso que el pensamiento sistémico es la disciplina que integra a las demás,

fusionándolas en un cuerpo coherente de teoría y práctica.

Todo plan de reconversión de la policía que pretenda transformar al cuerpo en una

organización capaz de resolver creativa y eficazmente los problemas que se le platean, debe

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incluir especialmente en la etapa de formación del policía la capacitación en las disciplinas

que desarrollamos a continuación.

Las disciplinas son:

Pensamiento Sistémico: Sólo se comprende un sistema al contemplar el todo, no cada

elemento individual.

El Gobierno Municipal, como otras organizaciones humanas, está ligada por tramas invisibles

de actos interrelacionados, que a menudo tardan años en exhibir planamente sus efectos

mutuos. Como nosotros mismos formamos parte de esa urdimbre, es doblemente difícil ver

todo el patrón de cambio. Por el contrario, solemos concentrarnos en fotos instantáneas, en

partes aisladas del sistema, y nos preguntamos por qué nuestros problemas más profundos

nunca se resuelven, sino que se mantienen en el tiempo e, incluso, se agravan.

El pensamiento sistémico nos ayuda, por un lado, a entender el comportamiento de un

sistema, ya sea el HCD o un departamento en particular del municipio, como la emergencia

del comportamiento de los subsistemas que forman el sistema mayor. Una vez que los

miembros de la organización han comprendido acabadamente esto, toman conciencia de la

importancia de cada una de sus acciones para la vida de la organización en su conjunto.

Por otra parte, a través de él podemos comprender los acontecimientos en términos de

proceso, descubriendo e identificando las conexiones ocultas que a simple vista se nos

pueden escapar, pero que son ciertamente determinantes para el proceso que está teniendo

lugar.

Dominio Personal: El dominio personal es la disciplina que permite aclarar y ahondar

continuamente nuestra visión personal, concentrar energías, desarrollar paciencia y ver la

realidad holísticamente.

Aquí interesan sobre todo las conexiones entre aprendizaje personal y aprendizaje

organizacional, los compromisos recíprocos entre individuos y organización, el espíritu

especial de una organización constituida por personas capaces de aprender.

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La experiencia nos enseña que las personas ingresan en las organizaciones como individuos

brillantes, cultos y entusiastas rebosantes de energías y deseos de introducir cambios.

Cuando llegan a los treinta años, algunos se concentran sólo en su propia promoción y los

demás reservan su tiempo para hacer lo que les interesa en el fin de semana, Pierden

compromiso, el sentido de misión y el estímulo con que iniciaron su carrera. Aprovechamos

muy poco de sus energías y casi nada de su espíritu.

Modelos Mentales: Los modelos mentales son supuestos hondamente arraigados,

generalizaciones e imágenes que influyen sobre nuestro modo de comprender el mundo y

actuar. A menudo no tenemos conciencia sobre nuestros modelos mentales o los efectos

que surten sobre nuestra conducta.

Construcción de una Visión Compartida: Cuesta concebir una organización que haya

alcanzado cierta grandeza si metas, valores o misiones que sean profundamente

compartidos dentro de la organización.

La práctica de la visión compartida supone aptitudes para configurar “visiones del futuro”

compartidas que propicien un compromiso genuino antes del mero acatamiento. Al dominar

esta disciplina, los líderes aprenden que es contraproducente tratar de imponer una visión,

por sincera que sea.

Aprendizaje en equipo: La disciplina del aprendizaje en equipo comienza con el diálogo, la

capacidad de los miembros del equipo para “suspender los supuestos” e ingresar en un

auténtico “pensamiento conjunto”.

Esta disciplina del diálogo implica también aprender a reconocer los patrones de interacción

que erosionan el aprendizaje en un equipo.

El aprendizaje en equipo es vital porque la unidad fundamental de aprendizaje en las

organizaciones modernas no es el individuo sino el equipo: Si los equipos no aprenden, la

organización no aprende.

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Metodología

Por lo antes expuesto, es que debemos buscar entre las herramientas que nos provee la

nueva ciencia del paradigma autoorganizativo, las formas para abordar las problemáticas

complejas. Pues, ¿Qué nos hace pensar que las respuestas del pasado sirven de algo en un

mundo que hoy se hace nuevas preguntas?

Entre aquellas herramientas, encontramos dos que nos resultarían de gran ayuda: La de

diagramas causales y la del mapeo sistémico.

Diagrama Causal

El diagrama causal es el análisis del comportamiento de determinadas variables (elementos

que aumentan o disminuyen en el tiempo), de manera de determinar cómo se influencian

unas con otras, a través de relaciones de causalidad. En este sentido, cada una de las

variables analizadas, es entendida como causa y concausa de otras variables y es, a su vez,

consecuencia de muchas otras. En nivel del análisis está dado por el observador, que puede

complejizar el mapeo tanto como le sea necesario en función de la problemática analizada.

Este tipo de metodología requiere contar con buena y abundante información. Se

recomienda siempre realizarla en equipo.

Al enfocarnos en cada una de las relaciones de causalidad que se dan entre las distintas

variables, podemos caer en el error de llegar a conclusiones excesivamente racionalistas. De

hecho este es uno de los puntos flojos de la herramienta y es por eso que siempre debemos

tomar perspectiva respecto de esas relaciones de causalidad y ver el proceso que está

teniendo lugar como un todo, para de esta manera atenuar aquel racionalismo al que

hacíamos referencia. Ya no vemos una influencia aislada, sino un proceso en el que actúan

infinidad de variables que se influencian unas a otras constantemente.

El valor de la herramienta, es poner en un solo gráfico (mapeo) todos los elementos que se

consideran necesarios tener en cuenta al analizar una situación determinada. Nos sirve

también para comprender la complejidad de las situaciones abordadas, ya que vemos en el

gráfico la alta interconecticidad que se da entre las variables analizadas y cómo actuar sobre

una (o varias) de ellas, afectaría a muchas otras.

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Podemos utilizar los diagramas causales para analizar diferentes tipos de problemáticas

complejas, pensando en la Ciudad de Mendoza:

Crecimiento Urbano

Tránsito

Residuos Sólidos

Arbolado y Espacios Verdes

Espacios Públicos

Turismo y Perfiles Productivos

Impositivo

Seguridad Ciudadana

Algunos ejemplos de diagramas causales:

Medios de comunicación y opinión pública:

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Crisis de legitimidad política:

Diagramas de temas urbanos:

Crecimiento de zonas residenciales:

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Impacto de la calidad educativa:

Mapeo Sistémico.

El mapeo sistémico, es el relevamiento de todos los sistemas y subsistemas que se

consideran importantes respecto de la situación que estamos analizando y su representación

gráfica (mapeo) y el análisis de los intercambios recíprocos de materia, energía e

información que se da entre ellos y los procesos de retroalimentación compensadores o

incrementadores que tienen lugar.

Los elementos de un mapeo sistémico, son básicamente cuatro: Sistemas, subsistemas,

intercambios de materia, energía e información y relaciones de retroalimentación. Al igual

que en el caso de los diagramas causales, se requiere contar con bastante información y ser

realizado en equipo.

Los sistemas y subsistemas son los actores del proceso (en general deberán ser siempre son

personas e instituciones). El gobierno municipal, el gobierno provincial, la policía, el poder

judicial, la legislatura, el concejo deliberante, los medios de comunicación, las empresas de

transporte, los ciudadanos que usan medios de transporte, los que no los usan, etc. Como

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vemos, no hay sistemas y subsistemas dados a priori, sino que son siempre definidos (y

redefinidos en el transcurso de la realización del mapeo) por el observador.

Los intercambios de materia, energía e información, son las relaciones que se dan entre los

diferentes actores y cómo se influencias unos y otros en términos de qué es lo que le da un

sistema a otro. Dinero, legitimidad, miedo, autoridad, poder, demandas de diferentes tipos,

apoyo, indiferencia, etc. son algunos de los intercambios que podemos llegar a encontrar.

Tenemos que tener en cuenta que la “falta” de intercambio ahí donde nosotros

consideremos que debería existir alguno es un elemento importante que no debemos dejar

de analizar.

Es preciso aclarar que nunca podemos realizar un mapeo de este estilo “en el aire”, sino que

debemos identificar siempre qué es lo que está haciendo nuestro sistema en el mundo. Es

decir, qué proceso de transformación esta teniendo lugar y que nosotros estamos

mapeando.

Ejemplos de mapeos:

El caso del sistema político de San Luis:

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El caso de un accidente en la montaña:

Modelación

A partir de los diagramas causales y del mapeo sistémico, se puede avanzar hacia la

modelación de los mismos en software diseñados al efecto, como vimos en la conferencia

"Modelación sistémica de procesos urbanos y la experiencia del uso de metodologías

sistémicas en la U.N.C.", a cargo del Ing. Ricardo Rodríguez Ulloa y el Ing. Humberto Vinante

(realizada el día jueves 30 de octubre, a las 10:00 hs., en la Sala de Sesiones del Concejo

Deliberante de la Ciudad de Mendoza).

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Bibliografía

- Percepción de la Realidad y Enfoque Sistémico – Dr. Alberto Montbrun

- Macrometanoia. Un nuevo orden. Una nueva Civilización – Dr. Antonia Nemeth

Baumgartner

- Sistemas Complejos – Rolando García

- La Quinta Disciplina – Peter Senge