1. Conocimiento, Sistemas complejos, Decisiones, Incertidumbre, Riesgos. Nora H Sabelli Center for Technology in Learning, SRI International Center on Learning in Informal and Formal Environments

3. Un objetivo de esta sesión es entender los procesos de la toma de decisiones en problemas complejos y en situaciones caóticas o inciertas. De importancia para entender y manejar tanto la incertidumbre como el riesgo es el concepto de perspectiva individual: buscar el riesgo, aceptar el riesgo y evitar el riesgo Como evaluar la incertidumbre y el riesgo no son siempre familiares o aceptables a los funcionarios con poder de decisión.

4. Es necesario tener claro qué soluciones se buscan: óptimas eficientes eficaces robustas resistentes (flexibles, adaptables)

5. Debemos distinguir entre caos (en particular el caos determinista) incertidumbre unknowability (imposibilidad de obtener conocimiento) Y mencionar características de innovación maestría

6. Sistemas Caóticos y Sistemas Complejos sistemas abiertos y sistemas cerrados Los sistemas complejos con sistemas no lineales, Cuando existe retroalimentación positiva (refuerzo) se puede llegar a un sistema caótico El caos puede ser determinista; es decir aunque no sea totalmente previsible, puede dar lugar a una serie de comportamientos predecibles. Los sistemas “al borde del caos” son ‘sistemas complejos adaptables’ no determinados, pero pueden ser, de hecho, modelados con métodos probabilísticos.

7. “ Strange attractors ” “ Attractors ” porque sus resultados están restringidos “ Strange ” porque el sistema puede saltar de un resultado a otro

10. The certainty trough MacKenzie, D. (1990). Inventing Accuracy: a historical sociology of nuclear missile guidance (Cambridge, Mass.: MIT).

12. El concepto de “Adaptive Expertise” from Hatano & Inagaki ofrece un marco inicial adecuado. LIFE lo considera como un balance entre eficiencia e innovaci ó n, incluyendo la necesidad de abandonar creencias o modalidades previas. Innovaci ón Eficacia Experto adaptable Experto rutinario Principiante frustrado Principiante Corredor óptimo de adaptació n

14. Maestría ( Adaptive Expertise ) Fault P é rdida de productividad Planicie de eficiencia ( expertise ) (S) (D) Trajectorias de desarrollo de maestría (Dan Schwartz)

15. Definitions from NSF Innovation and Discovery Workshop: The Scientific Basis of Individual and Team Innovation and Discovery (2006) La innovación no involucra necesariamente un cambio fundamental en algún aspecto del entorno general. Se puede referir a cambios en formas de hacer y pensar que son novedosas para la persona o para su contexto, o que desarrollan nuevas maneras de coordinar la interacción de la persona con sus recursos. I nnovación o i nnovación Ambas implican procesos reproducibles, sociales, cognitivos, y/o físicos situados simultáneamente en el individuo, en su equipo, y en sus organizaciones.

20. Material de lectura adicional: System Dynamics and Uncertainty, Risk, Robustness, Resilience and Flexibility. Erik Pruyt, Delft University of Technology www.systemdynamics.org/cgi-bin/sdsweb?P386 Fundamental uncertainty and ambiguity. David Dequech Texto para Discussão. IE/UNICAMP no. 93, mar. 2000. A complex systems approach to learning in adaptive systems. Peter Allen. International Journal of Innovation Management. Vol 5, June 2001. No. 2 pp, 149-180.