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SEMINÁRIO : REDES DETERMINÍSTICAS - CAOS E ESTRUTURAS DISSIPATIVAS LIVRO : COMPLEXITY END CREATIVITY IN ORGANIZATIONS - CAP 2 AUTOR : RALPH D. STACEY EQUIPE : WAGNER CHARLES IVETE GEOVANI ANDERSEN

SEMINÁRIO : REDES DETERMINÍSTICAS - CAOS E ESTRUTURAS DISSIPATIVAS LIVRO : COMPLEXITY END CREATIVITY IN ORGANIZATIONS - CAP 2 AUTOR : RALPH D. STACEY EQUIPE

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SEMINÁRIO : REDES DETERMINÍSTICAS - CAOS E ESTRUTURAS DISSIPATIVAS

LIVRO : COMPLEXITY END CREATIVITY IN ORGANIZATIONS - CAP 2

AUTOR : RALPH D. STACEY

EQUIPE : WAGNER

CHARLES

IVETE

GEOVANI

ANDERSEN

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REDES DETERMINÍSTICAS -

CAOS E ESTRUTURAS DISSIPATIVAS

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE

• Sistemas humanos – redes não lineares com realimentação

• Sistemas Sociais - Sub-sistemas sociais : legitimado (conformidade); sombra (diversidade)

• Sistemas e agentes humanos interagem entre si - Estratégias de interação recíproca de sobrevivência

• Mudança das regras; entendimento dos sistemas humanos - Redes Adaptativas com Realimentação

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE

• Sistemas Físicos e Químicos Inanimados – redes determinísticas com realimentação

• Sistemas Biológicos Vivos – redes adaptativas não lineares com realimentação

• Motivos do estudo dessas redes – aprender e compreender a partir da observação da natureza - analogia dos núcleos organizacionais com a natureza

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE

• Ciência da Complexidade – explora a natureza das redes determinísticas, redes adaptativas e sistemas adaptativos complexos

• Sistemas complexos adaptativos – são criativos somente no limite do caos

• Limite do Caos – estado paradoxo (contém estabilidade e instabilidade a partir de uma dinâmica contraditória de competição e cooperação; auto-organização criativa, de destruição e construção) - reflexo da natureza

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE• Redes determinísticas com realimentação – redes de agentes com

comportamentos determinados por um esquema comum, consistindo de umas poucas regras, válidas todo o tempo, para todos os agentes; podem ser modeladas matematicamente (ex. comportamento de um pêndulo; do tempo; população de formigas) – Esses modêlos não possuem comparação com a organização humana, pois não possuem esquemas individuais e nem possibilidade de mudança de esquema – se constituem em um primeiro passo para o estudo de sistemas complexos

• Padrões de comportamento de sistemas complexos – comportamento muda quando os parâmetros de controle são alterados (ex. pêndulo – força e atrito; tempo-pressão do ar, velocidade dos ventos; população de formiga-razão entre nascimento e morte)

• Parâmetros de controle – níveis, razão de fluxo de energia e informação

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE

• Análise dinâmica de um sistema – identificam os ATRATORES para os diferentes estados de parâmetros de controle – identificam qual o parâmetro de controle que produz uma dada espécie de ATRATOR

• ATRATORES – estado final do comportamento de um sistema – padrão de comportamento assumido por um sistema na ausência de disturbios externos – estado potencial de comportamento

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A CIÊNCIA DA COMPLEXIDADE

• Espécies de ATRATORES: de equilíbrio estável; de equilíbrio instável; atratores estranhos

• ATRATOR de equilíbrio estável: é um atrator no qual todas as trajetórias seguidas por um sistema coincidem em um simples ponto, ou para um ciclo periódico – comportamento que possui regularidade, padrão previsto

• Sistemas Não-lineares Deterministicos com realimentação: parâmetros de controle pouco intensos – equilíbrio estável (realimentação negativa)

• ATRATOR de equilíbrio instável: parâmetros de controle ajustados em níveis altos (realimentação positiva – amplifica pequenos distúrbios sem restrições internas) – a velocidade do sistema avança até ser parado por restrições externas

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ATRATORES ESTRANHOS E TEORIA DO CAOS( Borboleta de Lorenz)

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PROPRIEDADES DOS SISTEMAS DETERMINÍSTICOS NÃO

LINEARES, COM REALIMENTAÇÃO

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FONTE DE ESTABILIDADE

• Tensão entre realimentação positiva

e negativa

• Padrões redundantes

• Duas fontes de estabilidade:

• Restrições - realimentação

• Auto-organização

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EVOLUÇÃO DIALÉTICA

• Contínuo rearranjo dos paradoxos de estabilidade / instabilidade - mudanças e permanências

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CASUALIDADE E PREVISIBILIDADE• Possível previsibilidade de curto termo e impossível previsibilidade de longo termo

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a) Equações do sistema determinadas bifurcações e início do caos calculados e conhecidos;

b) Análise de sensibilidade dos parâmetros de controle inferências sobre tendências Observação do espaço para inovação;

c) Possibilidade de prever qualitativamente limites do atrator estranho, sua forma e padrões de comportamento do arquétipo.

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E

AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

• Equilíbrio estável (processo termodinâmico)

• Evaporação - caos

• Mudança: quebra-se a simetria, a uniformidade, a regularidade(cria-se o novo)

• Auto-organização

• Teoria de Prigogine

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

1. Numa situação de equilíbrio estável o comportamento do sistema é simétrico, uniforme e regular, exemplificado de um líquido num recipiente em situação normal e posteriormente numa situação de aquecimento;

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

2. Onde o parâmetro de controle é uma ação de calor com certo grau de intensidade;

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

3. À medida que a intensidade de calor é aumentada a simetria das moléculas é quebrada;

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

4. Face a nova disposição das moléculas no recipiente, ocorre uma auto-organização (as moléculas se movimentam, onde uma desce e outra sobe, que pode ser no sentido horário e anti-horário);

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ESTRUTURAS DISSIPATIVAS E AUTO-ORGANIZAÇÃO ESPONTÂNEA

5. Daí, quando o calor atinge o maior grau, a direção de movimento das moléculas é imprevisível, ocorrendo a evaporação, surgem novos padrões (novo comportamento), saindo do equilíbrio, ocorrendo consequente o caos determinado, isto é, resulta uma nova estrutura, quebrando-se a simetria, a uniformidade e a regularidade, criação do novo.

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• I – ESPAçO PARA NOVIDADE

•TRANSIçÃO ENTRE ESTABILIDADE E INSTABILIDADE

- ESTADO DE PARADOXO

• ATRATOR ESTRANHO – FRONTEIRA DO CAOS

• DESINTEGRAçÃO DO SISTEMA

• REALIMENTAçÃO POSITIVA

• ATUALIZAçÃO DOS ARQUÉTIPOS

• DESTRUIçÃO CRIATIVA

• PONTOS CRÍTICOS: NÍVEIS DE ENERGIA, FLUXO DE

INFORMAçÃO, CONECTIVIDADE DOS AGENTES

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II – AS FONTES DE INSTABILIDADE• COM A AMPLIAçÃO DE PEQUENAS MUDANçAS,

SURGEM GRANDES EFEITOS

A BINTERAçÃO

ESTRUTUTA FAMILIAR

BOANORMAL

INFORMAçÕES

DESCONFIANçA

ISTABILILDADE

BOMANORMAL

COMPORTAMENTO ESTRANHOFUGIDIU

ESTABILIDADE APARENTE

ESTRUTURA INSTÁVEL E ESTÁVEL- ESPAçO

PARA NOVIDADE/CRIATIVIDADE/INOVAçÃO

ESTADO EDE CAOS (OU SUA MARGEM) –DESINTEGRAçÃO

DESTRUIçÃO CRIATIVA

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CONCLUSÕES

1 - Teoria geral dos sistemas modelo determinístico dinâmico não linear, com realimentação define interações, por sistemas de equações matemáticas resolve as equações busca de instabilidade ou estabilidade faz análise de sensibilidade dos parâmetros das equações define bifurcações e fronteira do caos.

2 - Modelo de aplicabilidade restrita, sobretudo às organizações – restrições na abrangência da modelagem matemática contraria Princípios da Teoria da Complexidade (sistemas determinísticos, por exemplo, simplifica o complexo)

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3 - Atratores estáveis pontos de equilíbrio estáveis ou ciclos limite estáveis; estes últimos, geralmente com características periódicas realimentação negativa efeito é estabilizante.

4 - Atratores instáveis excitações pequenas respostas de amplitude significativa, pela realimentação positiva instabilidade.

5 - Atrator estranho bifurcações caos e fronteira do caos pontos arbitrariamente próximos, no mesmo atrator, divergindo em comportamento espaço para inovações.

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Imprevisibilidade do longo prazo dificuldade de estabelecer rotinas de planejamento inviabilidade de planejamento estratégico (vira um mero exercício).

Possibilidade de vislumbrar tendências de curto prazo alguma visão dos padrões emergentes de curto prazo.

Mais do que prever, aprender a dialogar com o imprevisível adaptabilidade.

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6 - Estruturas dissipativas ou ordem através de flutuações (Ilya Prigogine) derivado do comportamento termodinâmico de compostos químicos, em regiões próximas às fronteiras de equilíbrio máxima entropia e na complexidade mínima.

Além da fronteira sistemas capazes de importar elevadas quantidades de energia do ambiente externo aumento de quantidade de energia disponível reduz sua entropia com o passar do tempo.

“Sistemas eram capazes de “exportar” entropia para seu meio ambiente”. Ou seja, “dissipa entropia, para o meio ambiente”.

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Muitas das interações, de natureza não linear pequenos volumes de energia efeitos extremamente amplificados maior número de interações, internas e externas sistemas com maior complexidade.

Utilizam energia para redefinir nova estrutura e organização processo de auto-organização criação de uma nova ordem Ordem através das Flutuações (Order through Fluctuations) dependem de flutuações aleatórias, para ser desencadeado.

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7 – Cinco propriedades das estruturas dissipativas sistemas não lineares, com realimentação.Propriedades/Características

I – Espaço para CriatividadeUma fase de transição entre estabilidade e instabilidade, produzida pelo atrator estranho (caos) ou por um estado na fronteira do caos, sempre no sentido de atingir a fronteira de desintegração do sistema.

Um estado de paradoxo.Atualização dos arquétipos.Destruição criativa.Um ponto crítico para os parâmetros de controle: taxas, níveis de energia, fluxo de informações, grau de conectividade dos agentes.

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II – As Fontes de InstabilidadeGrande amplificação de mudanças muito pequenas.

III – As Fontes de EstabilidadeRestrições – realimentação negativa.Cooperação, redundância e auto-organização – produção de ordens emergentes.

IV – Evolução DialéticaRearranjo contínuo dos paradoxos de estabilidade e instabilidade, que coexistem.

V – Causalidade e PrevisibilidadeA evolução específica de longo prazo é radicalmente imprevisível, mas os padrões dos arquétipos e as mudanças de curto-prazo podem ser previsíveis.

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Sistemas humanos não são determinísticos completamente adaptativos conceitos anteriores se prestam apenas para compreensão de algumas facetas dos sistemas complexos, quando seu comportamento se aproxima às de um sistema determinístico não linear, com realimentação.