ACTIVIDAD 5 TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS DIANA MARCELA SALCEDO VALENCIA CATERINE A. VALENCIA CORDERO JUAN CARLOS JARAMILLO JUAN MANUEL AGUIRRE UNAD-UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA INGENIERÍA DE SISTEMAS II SEMESTRE ACACIAS- META 2006 ACTIVIDAD 5 SOLUCIÓN DEL TALLER 1. ORIGEN : Es interesante destacar el significado de organización en la formulación original de La teoría general de sistemas. Según esta teoría, los sistemas abiertos, debido a sus características (neguentropía, realimentación, equifinalidad, etc.) tienden al orden (a“organizarse”), en vez de al desorden. 2. CONCEPCIÓN Para Katz y Khan (1966), la aproximación sist émica al estudio de las organizaciones surge, como la basada en las relaciones humanas, de la Psicología, aunque con un enfoque alternativo. Las aproximaciones que dan lugar A la concepción social emplean los métodos de la teoría psicológica tradicional, Que toma como unidades de análisis el individuo (escuela conductista), la familia (Escuela psicoanalítica), o el grupo (teoría del campo). 3. EL COMPORTAMIENTO DE LAS ORGANIZACIONES COMO SISTEMAS Sistema abierto El sistema abierto como organismo, es influenciado por el medio ambiente e Inf luye sobre él, alcanzando un equilibrio dinámico en ese sentido. La categoría más importante de los sistemas abiertos son los sistemas vivos. Existen diferencias entre los sistemas abiertos (como los sistemas biológicos y Sociales, a saber, células, plantas, el hombre, la organización, la sociedad) y los Sistemas cerrados (como los sistemas físicos, las máquinas, el reloj, el Termóstato) El sistema abierto interactúa constantemente con el ambiente en forma Dual, o sea, lo influencia y es influenciado. El sistema cerrado no interactúa. El sistema abierto puede crecer, cambiar, adaptarse al ambiente y hasta Reproducirse bajo ciertas condiciones ambientes. El sistema cerrado no Es propio del sistema abierto competir con otros sistemas, no así el sistema Cerrado. La organización como sistema La teoría general de sistemas propone una serie de principios de comportamiento de los sistemas abiertos, que modelizan su comportamiento independientemente de su carácter de sistema biológico, físico u organizativo. A continuación, se Exponen aquí en su formulación original, realizando las convenientes particularizaciones para el caso de la organización. 4. SUBSISTEMAS QUE FORMAN UNA ORGANIZACIÓN Subsistemas que forman una organización Una organización es un sistema socio-técnico incluido en otro más amplio que es la sociedad con la que interactúa influyéndose mutuamente. También puede ser definida como un sistema social, integrado por individuos y grupos de trabajo, que responde a una determinada estructura y dentro de un contexto al que controla parcialmente, allí se desarrollan actividades aplicando recursos en pos de ciertos valores comunes. Subsistema psicosocial Está compuesto por individuos y grupos en interacción. Dicho subsistema está formado por la conducta individual y la motivación, las relaciones del status y del papel, dinámica de grupos y los sistemas de influencia. Subsistema técnico Se refiere a los conocimientos necesarios para el desarrollo de tareas, incluyendo las técnicas usadas para la transformación de insumos en productos. Subsistema administrativo Relaciona a la organización con su medio y establece los objetivos, desarrolla planes de integración, estrategia y operación, mediante el diseño de la estructura y el establecimiento de los procesos de control. 5. MODELOS DE ORGANIZACIONES Modelos de organizaciones Schein propone una relación de aspectos que una teoría de sistemas debería considerar en la definición de organización: La organización debe ser considerada como un sistema abierto. La organización debe ser concebida como un sistema con objetivos o funciones múltiples. La organización debe ser visualizada como constituida de muchos subsistemas que están en interacción dinámica unos con otros. Al ser los subsistemas mutuamente dependientes, un cambio en uno de ellos, afectará a los demás. La organización existe en un ambiente dinámico que comprende otros sistemas. Modelo de Katz y Kahn Desarrollaron un modelo de organización más amplio y complejo a través de la aplicación de la TGS y la teoría de las organizaciones. Según su modelo, la organización presenta las siguientes características: Las organizaciones como clase de sistemas sociales Las organizaciones son una clase de sistemas sociales, los cuales a su vez son sistemas abiertos. Las organizaciones comparten con todos los sistemas abiertos propiedades como la entropía negativa, retroinformación, homeostasis, diferenciación y equifinalidad. Los sistemas abiertos tienden a la elaboración y a la diferenciación, debido a su propia dinámica. 6. APRECIACIÓN CRÍTICA DE LA TEORÍA DE SISTEMAS Apreciación crítica de la teoría de sistemas De todas las teorías, la TGS es la menos criticada, ya que aún no ha transcurrido suficiente tiempo para su análisis más profundo. Sin embargo, una apreciación crítica de la TGS, lleva a los siguientes aspectos: Confrontación entre teorías de sistema abierto y de sistema cerrado Hay varias implicaciones críticas entre distinguir un sistema abierto y uno cerrado, desde el punto de vista administrativo, están las siguientes del sistema abierto: La naturaleza dinámica del ambiente está en conflicto con la tendencia estática de la organización. Está constituida para autoperpetuarse en lugar de cambiar de acuerdo a las transformaciones del ambiente. Un sistema organizacional rígido no podrá sobrevivir si no responde adaptándose al entorno. Un sistema abierto necesita garantizar la absorción de sus productos por el ambiente. Para garantizar su viabilidad, debe ofrecer al ambiente productos por el necesitados o crearle necesidad de tales productos. El sistema necesita, de constante y depurada información del ambiente. Para el sistema es indispensable una realimentación constante, depurada y rápida. 7. CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DEL ANÁLISIS SISTEMÁTICO Características básicas del análisis sistemático Las principales características de la moderna teoría de la administración basada en el análisis sistemático son las siguientes: Punto de vista sistemático: la moderna teoría visualiza a la organización como un sistema constituido por cinco partes básicas: entrada, salida, proceso, realimentación y ambiente. Enfoque dinámico: el énfasis de la teoría moderna es sobre el proceso dinámico de interacción que ocurre dentro de la estructura de una organización. Multidimensional y multinivelado: se considera a la organización desde un punto de vista micro y macroscópico. Es micro cuando es considerada dentro de su ambiente (sociedad, comunidad, país); es macro cuando se analizan sus unidades internas. Multimotivacional: un acto puede ser motivado por muchos deseos o motivos. Las organizaciones existen porque sus participantes esperan satisfacer ciertos objetivos a través de ellas. Probabilístico: la teoría moderna tiende a ser probabilística. Con expresiones como “en general”, “puede ser”, sus variables pueden ser explicadas en términos predictivos y no con certeza. Multidisciplinaria: busca conceptos y técnicas de muchos campos de estudio. La teoría moderna presenta una síntesis integradora de partes relevantes de todos los campos. Descriptivo: buscar describir las características de las organizaciones y de la administración. Se conforma con buscar y comprender los fenómenos organizacionales y dejar la escogencia de objetivos y métodos al individuo. Multivariable: tiende a asumir que un evento puede ser causado por numerosos factores interrelacionados e interdependientes. Los factores causales podrían ser generados por la realimentación. Adaptativa: un sistema es adaptativo. La organización debe adaptarse a los cambios del ambiente para sobrevivir. Se genera como consecuencia una focalización en los resultados en lugar del énfasis sobre el proceso o las actividades de la organización. CLAUDE ELWOOD SHANNON (1916-2001) Ingeniero electrotécnico y matemático estadounidense, famoso por su desarrollo de la teoría de la comunicación, conocida actualmente como teoría de la información. Nació en Gaylord, Michigan, estudió en la Universidad de Michigan y en 1940 obtuvo su doctorado en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, donde se convirtió en miembro del cuerpo docente en 1956. En 1948 publicó The Mathematical Theory of Communication (La teoría matemática de la comunicación), un artículo en el que presentaba su concepto inicial de una teoría de unificación de la transmisión y tratamiento de la información. En este contexto la información incluye todas las formas de mensajes transmitidos, incluso los enviados a lo largo de los sistemas nerviosos de organismos vivos. La teoría de la información tiene gran importancia en la actualidad en muchos campos. TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Teoría relacionada con las leyes matemáticas que rige la transmisión y el procesamiento de la información. Más concretamente, la teoría de la información se ocupa de la medición de la información y de la representación de la misma (como, por ejemplo, su codificación) y de la capacidad de los sistemas de comunicación para transmitir y procesar información. La codificación puede referirse tanto a la transformación de voz o imagen en señales eléctricas o electromagnéticas, como al cifrado de mensajes para asegurar su privacidad. La teoría de la información fue desarrollada inicialmente, en 1948, por el ingeniero electrónico estadounidense Claude E. Shannon, en su artículo, A Mathematical Theory of Communication (Teoría matemática de la comunicación). La necesidad de una base teórica para la tecnología de la comunicación surgió del aumento de la complejidad y de la masificación de las vías de comunicación, tales como el teléfono, las redes de teletipo y los sistemas de comunicación por radio. La teoría de la información también abarca todas las restantes formas de transmisión y almacenamiento de información, incluyendo la televisión y los impulsos eléctricos que se transmiten en las computadoras y en la grabación óptica de datos e imágenes. El término información se refiere a los mensajes transmitidos: voz o música transmitida por teléfono o radio, imágenes transmitidas por sistemas de televisión, información digital en sistemas y redes de computadoras, e incluso a los impulsos nerviosos en organismos vivientes. De forma más general, la teoría de la información ha sido aplicada en campos tan diversos como la cibernética, la criptografía, la lingüística, la psicología y la estadística. 1. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE COMUNICACIÓN El tipo de sistema de comunicación más estudiado consta de varios componentes. El primero es una fuente de información (por ejemplo, una persona hablando) que produce un mensaje o información que será transmitida. El segundo es un transmisor (como, por ejemplo, un teléfono y un amplificador, o un micrófono y un transmisor de radio) que convierte el mensaje en señales electrónicas o electromagnéticas. Estas señales son transmitidas a través de un canal o medio, que es el tercer componente, como puede ser un cable o la atmósfera. Este canal es especialmente susceptible a interferencias procedentes de otras fuentes, que distorsionan y degradan la señal. (Algunos ejemplos de interferencias, conocidas como ruido, incluyen la estática en la recepción de radios y teléfonos, y la nieve en la recepción de imágenes televisivas). El cuarto componente es el receptor, como por ejemplo el de radio, que transforma de nuevo la señal recibida en el mensaje original. El último componente es el destinatario, como por ejemplo una persona escuchando el mensaje. Dos de las principales preocupaciones en la teoría de la información son la reducción de errores por interferencias en los sistema de comunicación, y el uso más eficiente de la capacidad total del canal. 2. CANTIDAD DE INFORMACIÓN Un concepto fundamental en la teoría de la información es que la cantidad de información contenida en un mensaje es un valor matemático bien definido y medible. El término cantidad no se refiere a la cuantía de datos, sino a la probabilidad de que un mensaje, dentro de un conjunto de mensajes posibles, sea recibido. En lo que se refiere a la cantidad de información, el valor más alto se le asigna al mensaje que menos probabilidades tiene de ser recibido. Si se sabe con certeza que un mensaje va a ser recibido, su cantidad de información es 0. Si, por ejemplo, se lanza una moneda al aire, el mensaje conjunto cara o cruz que describe el resultado, no tiene cantidad de información. Sin embargo, los dos mensajes por separado cara o cruz tienen probabilidades iguales de valor un medio. Para relacionar la cantidad de información (I) con la probabilidad, Shannon presentó la siguiente fórmula: I = log21/p donde p es la probabilidad del mensaje que se transmite y log2 es el logaritmo de 1/p en base 2. (log2 de un número dado ‘X’ es el exponente ‘Y’ al que tiene que ser elevado el número ‘2’ para obtener dicho número ‘X’. Por ejemplo, log2 de 8 = 3, porque 23 = 8). Utilizando esta fórmula, obtenemos que los mensajes cara y cruz tienen una cantidad de información de log22 = 1. La cantidad de información de un mensaje puede ser entendida como el número de símbolos posibles que representan el mensaje. En el ejemplo anterior, si cruz está representado por un 0 y cara por un 1, sólo hay una forma de representar el mensaje: 0 o 1. El 0 y el 1 son los dígitos del sistema binario (ver Sistema numérico), y la elección entre estos dos símbolos corresponde a la llamada unidad de información binaria o bit. Si se lanza una moneda tres veces seguidas, los ocho resultados (o mensajes) igualmente probables pueden ser representados como 000,001,010,011,100,101,110 o 111. Estos mensajes corresponden a los números 0,1,...7 escritos en notación binaria. La probabilidad de cada mensaje es de un octavo, y su cantidad de información es log21 ˆ = 3, que es el número de bits que se necesitan para representar cada mensaje. 3. ENTROPÍA En la mayoría de las aplicaciones prácticas, hay que elegir entre mensajes que tienen diferentes probabilidades de ser enviados. El término entropía ha sido tomado prestado de la termodinámica, para designar la cantidad de información media de estos mensajes. La entropía puede ser intuitivamente entendida como el grado de ‘desorden’ en un sistema. En la teoría de la información la entropía de un mensaje es igual a su cantidad de información media. Si en un conjunto de mensajes, sus probabilidades son iguales, la fórmula para calcular la entropía total sería: H = log2N, donde N es el número de mensajes posibles en el conjunto. 4. CODIFICACIÓN Y REDUNDANCIA Si se transmiten mensajes que están formados por combinaciones aleatorias de las 26 letras del alfabeto inglés, el espacio en blanco y cinco signos de puntuación, y si suponemos que la probabilidad de cada mensaje es la misma, la entropía sería: H = log232 = 5. Esto significa que se necesitan 5 bits para codificar cada carácter o mensaje: 00000, 00001, 00010, 11111. Una transmisión y almacenamiento eficiente de la información exige la reducción del número de bits utilizados en su codificación. Esto es posible cuando se codifican textos en español, porque la colocación de las letras no es aleatoria. Así, por ejemplo, la probabilidad de que la letra que suceda a la secuencia informació sea una n es muy alta. Se puede demostrar que la entropía del español normal escrito es aproximadamente de un bit por palabra. Esto demuestra que la lengua española (como cualquier otra) tiene una gran cantidad de redundancia incorporada, que se denomina redundancia natural. Esta redundancia permite, por ejemplo, a una persona entender mensajes en los cuales faltan vocales, así como descifrar escritura poco legible. En los sistemas de comunicación modernos, se añade redundancia artificial a la codificación de mensajes, para reducir errores en la transmisión de los mismos.