Cuatro conceptos básicos para expandir una visión de sistemas a la dinámica de sistemas

Una vez que comprenda los conceptos básicos que sustentan los sistemas, ¿qué otros conceptos son clave para comprender la dinámica de sistemas?

por Andrei Savu

Mientras que el pensamiento sistémico le enseña a ver y dar forma a la estructura del sistema, la dinámica de sistemas se enfoca en comprender el comportamiento no lineal a lo largo del tiempo. Se agregan cuatro conceptos clave adicionales a los cinco conceptos básicos del pensamiento sistémico descritos en una publicación complementaria.

Los cuatro conceptos clave adicionales para comprender la dinámica del sistema son: existencias, flujos, retrasos y patrones de comportamiento dinámico.

Existencias y flujos

Las existencias y los flujos son conceptos fundamentales, esenciales para analizar y diseñar sistemas efectivos.

Una acción es una acumulación, un conjunto de cosas que puede contar en cualquier instante. Las existencias dan memoria e inercia a los sistemas.

Ejemplos de acciones:

• Trabajo pendiente de problemas de GitHub en un repositorio
• Efectivo en la cuenta de reserva de una empresa
• Inventario en un almacén
• Conocimiento en la mente de una persona.

Características clave de las acciones:

• Medible: Contable en cualquier momento
• Memoria: Representa el estado y el historial del sistema.

Los flujos son tasas que cambian las existencias. Debido a que los flujos son más fáciles de ajustar que las acciones, las ganancias rápidas a menudo provienen de modificar un flujo en lugar de reconstruir la acción.

Ejemplos de flujos:

• Apertura de nuevas incidencias (entrada) y cierre de incidencias (salida) en GitHub
• Ingresos (entradas) y gastos (salidas) que afectan al efectivo
• Productos que llegan y salen de un almacén.

Características clave de los flujos:

• Basado en la velocidad: medido por unidad de tiempo
• Dirección: Puede aumentar (entrada) o disminuir (salida) una existencia.

La relación entre stocks y flujos

Las existencias y los flujos son partes interdependientes de un sistema:

• Una acción solo puede modificarse por sus entradas y salidas
• El nivel de una acción puede influir en sus flujos a través de la retroalimentación
• Los cambios en los flujos producen cambios graduales en las existencias, creando retrasos.

Comprender las acciones y los flujos proporciona información poderosa:

• Para cambiar una acción rápidamente, ajuste tanto las entradas como las salidas
• Los pequeños cambios de flujo persistentes pueden producir grandes cambios de existencias a lo largo del tiempo.

Retrasos

Los retrasos son elementos críticos en los sistemas que crean brechas entre las acciones y sus consecuencias. Comprender los retrasos ayuda a explicar las oscilaciones, los excesos y los desafíos de administrar sistemas complejos.

Tipos de retrasos:

• Retrasos en el transporte: ocurren cuando el material o la información se mueven físicamente a través del espacio. El tiempo requerido depende de la distancia y del medio de transporte.
• Retrasos en la información: ocurren cuando los datos sobre las condiciones del sistema tardan en recopilarse, procesarse y distribuirse a los responsables de la toma de decisiones.
• Retrasos en la decisión: ocurren entre la recepción de información y la toma de medidas, a menudo debido al análisis, los procesos de aprobación o la vacilación.

Patrones de comportamiento dinámicos

Los sistemas se revelan a través de patrones que se repiten en dominios muy diferentes. Reconocer estos comportamientos característicos, desde el crecimiento exponencial hasta el sobregiro y el colapso, proporciona un poder predictivo que trasciende contextos específicos y desarrolla la intuición para dinámicas de sistemas complejos.

Comprender los patrones comunes de comportamiento del sistema nos ayuda a reconocer, predecir e influir en cómo cambian los sistemas con el tiempo. Estos patrones surgen repetidamente en diversos contextos, desde el crecimiento empresarial hasta la propagación de la pandemia, desde las curvas de aprendizaje hasta el agotamiento de los recursos.

Estos patrones son las huellas dactilares cristalizadas de los sistemas, donde las existencias, los flujos, los bucles de retroalimentación y los retrasos se combinan para crear firmas reconocibles. Al aprender a detectar estos patrones, obtiene la capacidad de anticipar la trayectoria de un sistema antes de que se desarrolle por completo.

Crecimiento exponencial:

• Structure: A stock that increases its own inflow rate through a reinforcing feedback loop. Each addition to the stock accelerates the inflow, creating a self-amplifying cycle.
• Behavior: Exponential growth occurs when a system’s rate of change increases in proportion to its current value. The classic example is compound interest, where money earns interest, which then earns more interest. In the early stages, growth appears deceptively slow, but as the base expands, the absolute change per time period accelerates dramatically.
• This pattern appears whenever success breeds more success through reinforcing feedback. The key insight: exponential systems spend most of their visible growth history in accelerating growth, making them particularly challenging to manage once they gain momentum.

Goal-seeking decay:

• Structure: A balancing loop that reduces the gap between current state and target. The flow rate adjusts proportionally to the distance from the goal, creating a self-correcting process.
• Behavior: Goal-seeking decay appears when a system works to eliminate the discrepancy between its current state and a desired state. The correction rate is proportional to the remaining gap – large gaps trigger strong responses, while smaller gaps generate weaker adjustments.
• This results in rapid initial progress that progressively slows as the system approaches its goal. The balancing feedback creates a characteristic curve where the largest gains come early, with each subsequent time period producing smaller absolute changes.

Overshoot-and-collapse:

• Structure: A reinforcing growth loop connected to a delayed balancing loop that erodes carrying capacity. The delay in feedback prevents timely correction, allowing growth to exceed sustainable limits.
• Behavior: Overshoot-and-collapse occurs when rapid growth continues beyond sustainable levels, eventually triggering a system crash. The pattern emerges when a reinforcing growth loop operates without timely feedback about approaching limits, often due to delays in perceiving or responding to warning signs.
• This dynamic explains boom-bust cycles in financial markets, population crashes in predator-prey relationships, and the rise and fall of organizations. The significance of this pattern lies in its preventability – early warning systems and proactive constraint management can transform potential collapse into sustainable equilibrium.

S-curve saturation:

• Structure: Initial reinforcing growth loop that gradually shifts dominance to a balancing constraint loop. The transition between loop dominance creates the characteristic sigmoid shape.
• Behavior: The S-curve combines early exponential growth with eventual saturation. Initially, reinforcing feedback drives accelerating growth, but as the system approaches its carrying capacity, balancing loops become dominant, gradually slowing growth until the system stabilizes at a new equilibrium.
• Este patrón gobierna los ciclos de adopción de tecnología, la población de especies en entornos restringidos y los procesos de penetración en el mercado. La curva S representa una adaptación exitosa a los límites ambientales sin colapso del sistema, a menudo a través de la transición gradual de estrategias centradas en el crecimiento a estrategias centradas en la eficiencia a medida que se acerca la madurez.

Arquetipos de sistemas

Los arquetipos del sistema son patrones estructurales recurrentes (combinaciones de acciones, flujos, ciclos de retroalimentación y retrasos) que generan comportamientos familiares en dominios muy diferentes. Detectar un arquetipo le permite omitir la recopilación exhaustiva de datos y pasar directamente a intervenciones de alto apalancamiento.

Mientras que la sección anterior sobre Patrones de comportamiento dinámico muestra qué curvas aparecen (curvas en S, sobregiro y colapso, etc.), los arquetipos explican por qué aparecen y dónde intervenir. Están un paso más cerca del modelo de un sistema.

En la tabla de cuatro columnas a continuación se muestra una descripción general de los arquetipos de sistemas clásicos.

1. Límites al crecimiento

Estructura: Un bucle de refuerzo impulsa el crecimiento hasta que un bucle de equilibrio, a menudo retrasado, se activa a medida que se acerca a cierta “capacidad de carga”.

Comportamiento: Saturación de la curva S o, si la corrección de equilibrio es demasiado lenta, sobreimpulso y colapso.

Puntos de apalancamiento:

• Eliminar o aumentar el factor limitante (por ejemplo, agregar líneas de producción).
• Acelere la retroalimentación de equilibrio para que la acción comience antes (es decir, un retraso de información más corto).

2. Correcciones que fallan

Estructura: Bucle de equilibrio con una solución sintomática rápida. Un efecto secundario (bucle de refuerzo) socava el sistema más tarde.

Comportamiento: Mejora inicial seguida de una recaída igual o peor.

Puntos de apalancamiento:

• Aborda la causa subyacente en lugar de los síntomas.
• Efectos secundarios tardíos superficiales (p. ej., flujo de información).

3. Shifting the Burden

(Un primo de Fixes That Fail en el que la solución rápida se vuelve adictiva).

Estructura: Compiten dos bucles de equilibrio:

1. Solución fundamental (lenta).
2. Solución sintomática (rápida) que también erosiona la capacidad de entregar la fundamental.

Comportamiento: Creciente dependencia de la solución rápida; Disminución de la capacidad central.

Puntos de apalancamiento:

• Invierta en la solución fundamental temprano.
• Limite o elimine gradualmente la respuesta sintomática.

4. Tragedia de los comunes

Estructura: Múltiples actores se nutren de un stock compartido. Cada bucle de refuerzo beneficia al individuo; Un único bucle de equilibrio (agotamiento de recursos) es global y retrasado.

Comportamiento: La extracción de agregados sobrepasa la renovación, lo que lleva al colapso de los recursos.

Puntos de apalancamiento:

• Align individual incentives with collective health (quotas, pricing, tradable permits).
• Improve visibility of the shared stock level.

5. Success to the Successful

Structure: Two (or more) actors compete for a shared inflow of resources. Small early advantage loops back to secure even more resources.

Behaviour: Divergence; winner take all.

Leverage Points:

• Cap the reinforcing advantage (eg., progressive taxation on resources).
• Guarantee baseline access for lagging actors.

6. Escalation (Arms Race)

Structure: A balancing loop in System A sets a target relative to System B, and vice versa. Each action is a negative reference for the other.

Behaviour: Spiral of ever increasing effort, cost, or aggression; potential sudden collapse when one party can’t keep up.

Leverage Points:

• Break the relative reference (ie., treat own performance as absolute).
• Introduce an external limit (eg., treaty, budget cap).

7. Eroding Goals (Drifting Goals)

Structure: Discrepancy between desired state and actual state is corrected not only by acting on the real system but also by lowering the goal itself.

Behaviour: Gradual performance decay masked by slipping standards.

Leverage Points:

• Fix the reference point (ie., hard targets).
• Track and publish gap over time to expose drift.

8. Growth and Under-investment

Structure: Reinforcing growth drives demand. Investment in capacity is governed by a balancing loop with delay. If service quality drops, demand slows, cutting appetite for new investment – a vicious circle.

Behaviour: Boom stall or boom bust depending on delay length.

Puntos de apalancamiento:

• Invierta antes de la demanda utilizando indicadores adelantados.
• Reducir los retrasos en la inversión (p. ej., capacidad de prefabricación, dotación de personal flexible).

Conclusión

Como puede ver, los conceptos de dinámica de sistemas no solo permiten el análisis de situaciones existentes, a menudo problemáticas, sino que también proporcionan herramientas de simulación para probar ideas antes de que lo haga la realidad. ¿Estos conceptos resuenan contigo? ¿Tiene ejemplos para compartir del uso efectivo del análisis o las pruebas de dinámica de sistemas?

Para obtener más información:

Savu, A. (2025). Aprende sistemas por ti mismo. Sitio web de Teach Yourself Systems. (En línea):
https://teachyourselfsystems.com/ Este recurso de aprendizaje interactivo también proporciona ejemplos, modelos y cuestionarios. Gran parte de esta contribución de i2Insights se toma textualmente de este recurso.

Referencia:

Kim, DH (1992, 2000) Arquetipos de sistemas I: Diagnóstico de problemas sistémicos y diseño de intervenciones de alto apalancamiento.La serie de reimpresiones de Toolbox. Pegasus Communications, Inc: Waltham, MA, EE. UU.

Uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IA) Declaración: Teach Yourself Systems (TYS) se creó con mucha ayuda de inteligencia artificial, tanto en cuanto al contenido como desde una perspectiva de codificación. La mayor parte del código ha sido escrito por OAI Codex con algo de ayuda de Devin desde el principio. Se realizó una gran cantidad de lluvia de ideas sobre varios temas con o3 Pro. (Para conocer la política de i2Insights sobre inteligencia artificial generativa, consulte https://i2insights.org/contributing-to-i2insights/guidelines-for-authors/#artificial-intelligence).

Fuente: https://realkm.com/2025/10/29/four-core-concepts-for-expanding-a-systems-view-to-system-dynamics/