Złożone systemy adaptacyjne jako narzędzie modelowania synergii

Pełen tekst

(1)Zeszyty Naukowe nr. 782. Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. 2008. Czes∏aw Mesjasz Katedra Procesu Zarządzania. Z∏o˝one systemy adaptacyjne jako narz´dzie modelowania synergii 1. Uwagi wstępne Wzrastajàca z∏o˝onoÊç nowoczesnych organizacji sprawia, ˝e coraz trudniej jest dokonywaç pomiaru i oceny ich cech. Prosta ocena finansowa opierajàca si´ na wskaênikach finansowych, a nawet bardziej zaawansowane metody pomiaru wartoÊci rynkowej przedsi´biorstwa okazujà si´ niewystarczajàce do oceny efektywnoÊci dzia∏ania. Coraz wi´kszà uwag´ zwraca si´ na niematerialne sk∏adniki wartoÊci oraz tworzenie wartoÊci dla wszystkich interesariuszy. W zwiàzku z powy˝szym nasuwa si´ pytanie, w jaki sposób mo˝na kompleksowo oceniaç dzia∏anie wspó∏czesnych przedsi´biorstw zarówno za pomocà wskaêników wzgl´dnych, jak i bezwzgl´dnych. Ocena wzgl´dna, w której ujmuje si´ ró˝nice pomi´dzy wynikami i nak∏adami nie mo˝e byç zredukowana do prostej kalkulacji finansowej ich ró˝nicy. Konieczne jest uwzgl´dnienie pozosta∏ych czynników pozafinansowych, g∏ównie organizacyjnych. PodejÊcie takie prowadzi do uwzgl´dnienia zjawiska synergii, okreÊlanej te˝ jako efekt organizacyjnego wspó∏dzia∏ania, czy te˝ efekt organizacyjny. Pojćia te sà bardzo szeroko opisywane w literaturze krajowej i zagranicznej. Podstawowym problemem zwiàzanym z synergià i pokrewnymi kategoriami jest ich odpowiedni opis, okreÊlenie êróde∏ ich powstawania oraz pomiar. Identyfikacja synergii w organizacjach tworzonych przez cz∏owieka jest zadaniem znacznie trudniejszym ani˝eli w fizyce, chemii czy biologii. Dotychczas dominowa∏y w tym obszarze g∏ównie podejÊcia jakoÊciowe, opisowe. Próby pomiaru wiàza∏y si´ z regu∏y z prostymi modelami matematycznymi albo z popularnymi od kilku ostatnich lat metodami pomiaru kapita∏u intelektualnego. Rozwój teorii systemów z∏o˝onych, nie tylko w sferze ogólnych rozwa˝aƒ, ale równie˝ poprzez tworzenie metod modelowania matematycznego, w.

(2) 48. Czes∏aw Mesjasz. tym g∏ównie dzi´ki powstaniu modeli z∏o˝onych systemów adaptacyjnych (Complex Adaptive Systems – CAS), stwarza nowe mo˝liwoÊci w zakresie identyfikacji i pomiaru efektów synergii w ró˝nego rodzaju systemach, w tym równie˝ w organizacjach. Celem artyku∏u jest wskazanie, w jaki sposób mo˝liwe jest wykorzystanie z∏o˝onych systemów adaptacyjnych do modelowania i pomiaru efektu synergii w organizacjach. W tym celu wykorzystano ramowe koncepcje metodologiczne powsta∏e na gruncie nauk o zarzàdzaniu [Piekarz 1991] oraz przyk∏ady wykorzystania dla tego celu modeli zo˝onych systemów adaptacyjnych. W szczególnoÊci wskazano, ˝e ramowe koncepcje tworzenia efektu organizacyjnego przedstawione w pracach z zakresu teorii zarzàdzania, w tym w powy˝ej cytowanej pracy stanowiç mogà odpowiedni punkt wyjÊcia do budowy modeli symulacyjnych z wykorzystaniem ZSA.. 2. Synergia i wyłanianie się cech (emergence) w systemach złoźonych 2.1. Systemy złożone Od lat 70. dwudziestego wieku w literaturze z zakresu teorii organizacji i zarzàdzania, a tak˝e i w praktyce, podejmuje si´ próby stosowania koncepcji powsta∏ych w ramach teorii z∏o˝onoÊci (teorii systemów z∏o˝onych) i teorii chaosu. Obecnie mo˝na zauwa˝yç dwa nurty zastosowaƒ tych koncepcji. Po pierwsze, wykorzystuje si´ je jako podstaw´ opisu i analizy procesów uczenia si´ organizacji, zarzàdzania wiedzà i kapita∏em intelektualnym [The Economy 1997], [Nesterowicz 2001], po drugie, stosowane sà równie˝ w teorii i praktyce zarzàdzania strategicznego [Church 1999]. W wielu jednak˝e przypadkach pojćia te sà stosowane bez odpowiedniego uzasadnienia, co sprawia, ˝e chocia˝ na pozór teksty te sprawiajà wra˝enie „naukowych”, to jednak˝e ich wartoÊç teoretyczna i praktyczna jest niewielka [Oztas i in., 2002], [Mesjasz 2003]. Nale˝y zatem przede wszystkim wyjaÊniç znaczenie i uporzàdkowaç pojćia ∏àczone cz´sto wspólnà nazwà jako teoria z∏o˝onoÊci, teoria chaosu, czy te˝ teoria z∏o˝onych systemów adaptacyjnych (Complex Adaptive Systems Theory – CAS). Pierwszym problemem jest zdefiniowanie pojćia z∏o˝onoÊci. Jak bowiem stwierdzi∏ jeden z czo∏owych specjalistów w zakresie zastosowaƒ teorii systemów w ekonomii, w literaturze mo˝na znaleêç 45 definicji z∏o˝onoÊci, z których tylko cz´Êç jest bezpoÊrednio przydatna w naukach spo∏ecznych. Liczba ta zaczerpni´ta zosta∏a z wyników badaƒ dotyczàcych z∏o˝onoÊci w fizyce i w teorii informacji, które prowadzi∏ S. Lloyd [1989]. Poczàtkowo znalaz∏ on 31 definicji z∏o˝onoÊci. Nast´pnie, jak stwierdzi∏ J. Horgan [1997, s. 303], liczba ta wzros∏a do 45..

(3) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 49. W ogólnym ujćiu z∏o˝onoÊç obiektu mo˝e byç traktowana jako niemo˝noÊç przewidywania jego zachowania ani za pomocà metod deterministycznych, ani metod stochastycznych. W uproszczeniu nieprzewidywalnoÊç wynika z dwóch podstawowych przyczyn. Po pierwsze, z obiektywnych w∏asnoÊci obiektu badania – „obiektywna z∏o˝onoÊç” lub te˝ z przyczyn subiektywnych wynikajàcych z braku mo˝liwoÊci przewidywania zachowania systemu przez dany podmiot – „subiektywna z∏o˝onoÊç”, czy te˝ „z∏o˝onoÊç relacyjna”. Oczywiste jest, ˝e nieprzewidywalnoÊç systemów z∏o˝onych jest z regu∏y efektem obydwu przyczyn. Jednà z podstawowych cech systemów z∏o˝onych sà wy∏aniajàce si´ w∏asnoÊci (emerging properties). Wy∏anianie si´ (emergence) mo˝na zdefiniowaç jako takà cech´ zachowania ca∏ego systemu, która jest efektem oddzia∏ywaƒ elementów systemu, ale której nie mo˝na przewidzieç, ani nawet wyobraziç sobie na podstawie znajomoÊci zachowania ka˝dego z elementów z osobna [Lissack 1999]. Nale˝y te˝ wyjaÊniç ró˝nice pomi´dzy systemami z∏o˝onymi (complex systems) a systemami skomplikowanymi (complicated (intricate) systems). Zachowanie systemu skomplikowanego mo˝e byç poznane poprzez roz∏o˝enie na elementy sk∏adowe i identyfikacj´ ich zachowania (dzia∏ania), natomiast nie jest mo˝liwe w odniesieniu do systemu z∏o˝onego, którego zachowania nie mo˝na zrozumieç poprzez poznanie zachowania jego elementów. W ujćiu cybernetycznym z∏o˝onoÊç obiektu zwiàzana z nieprzewidywalnoÊcià jest zale˝na od ignorancji obserwatora, czyli od iloÊci informacji, którà posiada on o tym obiekcie. Oznacza to, ˝e jeÊli obserwator posiada du˝à iloÊç informacji o obiekcie obserwacji, to obiekt ten wykazuje niewielki poziom z∏o˝onoÊci1. Z∏o˝onoÊç obiektu zatem zale˝y od obserwatora. Subiektywny charakter z∏o˝onoÊci jest cz´sto podkreÊlany w literaturze anglosaskiej w formie wyra˝enia: complexity is in the eyes of the beholder, co mo˝na przet∏umaczyç jako „z∏o˝onoÊç jest w oczach obserwatora”, a co z kolei stanowi parafraz´ powiedzenia beauty is in the eyes of the beholder, co mo˝na z kolei t∏umaczyç jako stwierdzenie „pi´kno jest w oczach obserwatora”. Obserwator zawsze bowiem „tworzy” system, wyodr´bniajàc go z otoczenia. Pomimo tego zastrze˝enia mo˝na jednak˝e stwierdziç, ˝e w wydaniu umiarkowanym konstruktywizm pozwala na wyodr´bnienie obiektywnej i z∏o˝onoÊci subiektywnej oraz ich wzajemnych zwiàzków [Mesjasz 2003]. 2.2. Synergia i synergetyka Synergia jest jednym z podstawowych poj´ç zarzàdzania i teorii systemów. Jak zwykle dla tego rodzaju koncepcji nie jest mo˝liwe podanie jednej, uniwersalnej definicji. 1. Warto przy tym zauwa˝yç istnienie pewnego paradoksu. JeÊli obserwator posiada du˝à iloÊç informacji o otaczajàcej go rzeczywistoÊci, to wówczas uwa˝a on t´ rzeczywistoÊç za znacznie bardziej z∏o˝onà ani˝eli wówczas, gdy posiada on niewiele informacji..

(4) 50. Czes∏aw Mesjasz. S∏owo synergia pochodzi z po∏àczenia dwóch greckich s∏ów sin – „wspólny” i ergos – „dzia∏anie” (synergos, συνεργóζ). Synergia to inaczej wspó∏dzia∏anie, kooperacja czynników, wspó∏praca. W pe∏niejszym rozumieniu synergia oznacza wspó∏oddzia∏ywanie czynników, które jest korzystniejsze od sumy efektów funkcjonowania ka˝dego z czynników z osobna, a wić niezale˝nie od siebie. Synergii nadaje si´ zatem sens pozytywny ze wzgl´du na „dodatnià” ró˝nic´ mi´dzy efektem uzyskanym dzi´ki kooperacji, a ∏àcznym efektem wystàpienia czynników rozdzielonych i izolowanych. W przypadku przeciwnym, czyli gdy owa ró˝nica przyjmuje wartoÊç ujemnà (negatywnà), wyst´puje zjawisko dyssynergii [Piekarz 1991, s. 32]. Sens pojćia synergii oddajà nast´pujàce definicje: – „Synergia b´dzie wtedy i tylko wtedy, gdy podmioty dzia∏ajàce, jeÊli wspó∏dzia∏ajà, osiàgnà wićej ni˝ jeÊli dzia∏ajà ka˝dy z osobna” (T. Kotarbiƒski, G∏os w dyskusji, w: [Pszczo∏owski 1973, s. 52]); – „Najogólniej formu∏uje si´ regu∏´ synergii zazwyczaj w nast´pujàcy sposób: w okreÊlonych przypadkach mo˝emy uzyskaç takie zestawienie dwóch lub wićej elementów ze sobà, w jakiÊ ró˝ny od nich przedmiot, ˝e jego oddzia∏ywanie daje skutek pod jakimÊ wzgl´dem wi´kszy ni˝ suma skutków wywo∏anych przez ka˝dy z elementów z osobna”; – „Niekiedy zaÊ u˝ywa si´ terminu synergia w znaczeniu wspó∏oddzia∏ywania jakichkolwiek elementów w tym samym kierunku, przy czym kierunek bywa rozumiany intuicyjnie, a egzemplifikacja zaczyna si´ od wektora: synergia jest si∏à wypadkowà powsta∏à jako suma si∏, które si´ wzajemnie znoszà, nie likwidujà lecz wzmagajà” [Pszczo∏owski 1973, s. 46]. Zjawiska synergii wyst´pujàce w przyrodzie i spo∏eczeƒstwie sà przedmiotem zainteresowania synergetyki, koncepcji przedstawionej przez niemieckiego fizyka H. Hakena wraz z zespo∏em wspó∏pracowników. Synergetyka zosta∏a zdefiniowana jako science of collective phenomena, czyli nauka o zjawiskach wspó∏dzia∏ania (kooperacji). Ujmujàc inaczej, mo˝na stwierdziç ˝e synergetyka bada zachowanie si´ systemów z∏o˝onych, gdzie pewne parametry sterujàce zmieniajà si´ i system przyjmuje nowy stan jakoÊciowy [Haken 1978]. Synergetyka wià˝e si´ ze z∏o˝onoÊcià i samoorganizacjà systemów, czyli spontanicznà organizacjà systemów 2. Zjawisko synergii pojawia si´ tylko w systemach z∏o˝onych: sieciach jednopoziomowych oraz w systemach hierarchicznych. Wed∏ug H. Hakena, synergia oznacza pojawienie si´ nowych w∏asnoÊci na makroskopowym poziomie struktury, jako wyraz zmian dokonanych na poziomie mikroskopowym. Dodatnia i ujemna synergia wyra˝a wzrost 2 Zjawisko samoorganizacji jest cz´sto traktowane w nawiàzaniu do obserwatora, gdy˝ mimo to ˝e wydaje si´ ono spontaniczne (brak czynników zewn´trznych), to jednak˝e ta spontanicznoÊç wynikaç mo˝e z braku informacji o wszystkich bodêcach zewn´trznych wp∏ywajàcych na dany system..

(5) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 51. samoorganizacji lub rozpad struktury. Kiedy iloÊciowe zmiany na poziomie mikroskopowym powodujà jakoÊciowe zmiany makroskopowego zachowania si´ systemu, mówimy, ˝e zosta∏ osiàgni´ty wy˝szy poziom uporzàdkowania stosownie do parametrów porzàdku (uporzàdkowania). H. Haken u˝ywa jedynie j´zyka matematycznego: nieliniowe równania opisujà konkurencj´ i kooperacj´ parametrów porzàdku, czyli fluktuacje kszta∏tujàce ewolucj´ systemu. Synergetyka analizuje i porównuje zachowanie si´ systemów z∏o˝onych z wielu podsystemów w sytuacji, gdy struktura makroskopowa zmienia si´ jakoÊciowo. Termin „synergetyka” stosowany by∏ równie˝ przez amerykaƒskiego wynalazc´ B. Fullera, wed∏ug którego synergetyka oznacza∏a niemo˝noÊç przewidywania dzia∏ania ca∏ego systemu na podstawie dzia∏ania jego elementów [Fuller, Applewhite 1975]. Zastosowania synergetyki do analizy zjawisk spo∏ecznych prezentowane sà, mi´dzy innymi, przez J. Huberta. Synergia spo∏eczna to energia dzia∏ania i rozwoju wyzwalana przez grup´ ludzi (grup´ mogà stanowiç dwie osoby lub ca∏e spo∏eczeƒstwo, lub te˝ jakikolwiek – poÊredni pomi´dzy tymi dwoma ekstremami – zespó∏ ludzi) [Hubert 2000, s. 17]. Synergia i synergetyka zwiàzane sà ÊciÊle z ogólnie definiowanym pojćiem wy∏aniania si´ w∏asnoÊci systemów oraz ich z∏o˝onoÊci. L. von Bertalanffy [1984, s. 99–100] stwierdza, ˝e: „zachowanie danego elementu jest inne wewnàtrz systemu ni˝ badane w izolacji. Nie mo˝na sumowaç zachowania ca∏oÊci po prostu dodajàc zachowania poszczególnych jej cz´Êci i aby zrozumieç zachowanie poszczególnych cz´Êci, nale˝y te˝ uwzgl´dniç zale˝noÊç mi´dzy systemami podporzàdkowanymi, a systemami, które sà wobec nich nadrz´dne. W∏aÊnie zale˝noÊci wewnàtrzsystemowe determinujà cechy konstytutywne systemu, a wić te, dzi´ki którym „ca∏oÊç jest czymÊ wićej ni˝ sumà cz´Êci”. Jest to wić nowa cecha systemu, ró˝na od cech elementów (zarówno statycznych, jak i dynamicznych), cecha, którà mo˝na okreÊliç jako nowà, albo „wy∏aniajàcà si´” [von Bertalanffy 1984, s. 85–86]. Cecha wy∏aniania si´ w∏asnoÊci stanowi jednà, a obecnie w niektórych przypadkach jedynà, pozwalajàcà na wyró˝nianie systemów z∏o˝onych, czy te˝ nawet z∏o˝onoÊci (complexity) stanowiàcej przedmiot badaƒ w systemach naturalnych i spo∏ecznych [Bar-Yam 1997]. 2.3. Synergia a efekt organizacyjnego współdziałania Bez wzgl´du na ograniczenia i rozbie˝noÊci powy˝szych definicji, koncepcja synergii jest jednym z podstawowych poj´ç stosowanych w teorii i praktyce zarzàdzania. „Synergia wyjawia wszelkà strategi´ wszechÊwiata jako systemu, której nie mo˝na przewidzieç i wydedukowaç analitycznie, rozpatrujàc indywidualne sk∏adniki czy podsystemy” [Krzy˝anowski 1985, s. 152]. W nauce organizacji i zarzàdzania znaczenie efektu synergicznego jest nie do przecenienia. O potrzebie uwzgl´dnienia roli synergii w zarzàdzaniu.

(6) 52. Czes∏aw Mesjasz. rozstrzygajà nast´pujàce zjawiska i charakterystyki procesów, g∏ównie w otoczeniu firmy (organizacji): – uwzgl´dnienie ryzyka, w tym umiej´tnoÊç jego identyfikacji i oceny; – uwzgl´dnienie czynnika czasu; do niedawna czynnik czasu, zwiàzane z nim ryzyko podejmowanych decyzji, by∏ przedmiotem teorii efektywnoÊci inwestycji. Obecnie sta∏ si´ centralnym punktem innych dziedzin, w tym dokonywania wyborów strategicznych; – uwzgl´dnienie czynników losowych; oznacza to koniecznoÊç odrzucenia zasady ceteris paribus i rezygnacji z algorytmizacji dzia∏aƒ; – wzrost z∏o˝onoÊci organizacji przejawiajàca si´, mi´dzy innymi, we wzroÊcie z∏o˝onoÊci procesów wewn´trznych i zwi´kszeniu ró˝norodnoÊci wariantów zaspokojenia oczekiwaƒ klientów; – ró˝ne czynniki zwi´kszajàce kompleksowoÊç organizacji sà ze sobà powiàzane; wzmacniajà lub os∏abiajà koƒcowe efekty; sprzecznoÊci, które pojawiajà si´, powodujà, ˝e koƒcowy wynik jest ró˝nicà pomi´dzy czàstkowymi efektami synergicznymi a dyssynergicznymi; – w nowoczesnej gospodarce te same czynniki mogà prowadziç do ró˝nych rezultatów w zwiàzku z czym zwi´kszajà si´ czynniki pozwalajàce na osiàgnićie ekwifinalnoÊci, co powoduje powstanie potrzeby bardziej z∏o˝onej „kombinatoryki’ synergicznej. Ogólnie definiowanà synergi´ dla systemów zarzàdzania czy te˝ w szerszym znaczeniu, dla systemów wytwórczych, mo˝na konkretyzowaç za pomocà efektu organizacyjnego (efektu organizacyjnego wspó∏dzia∏ania). W polskiej literaturze pojćie to zosta∏o wprowadzone przez T. Kotarbiƒskiego [1975, s. 68] oraz przez J. Zieleniewskiego [1982, s. 52]. Prób´ okreÊlenia sk∏adników oraz czynników determinujàcych ten efekt, a tak˝e prób´ okreÊlenia metodyki modelowania i pomiaru efektu organizacyjnego podj´∏a równie˝ H. Piekarz [1991]. Dwie definicje efektu organizacyjnego zosta∏y zaproponowane przez J. Zieleniewskiego. W pierwszym ujćiu efekt ten rozumiany jest jako: „Nadwy˝ka korzyÊci przypadajàca na cz∏onka grupy lub zespo∏u, mierzona w jednostkach kosztów lub wyniku” [Zieleniewski 1982, s. 99]. Zgodnie z drugà interpretacjà, efekt organizacyjny jest to: „mierzona w jednostkach cennoÊci przeci´tna nadwy˝ka korzyÊci przypadajàca na cz∏onka zespo∏u (lub nawet na cz∏onka formalnie niezró˝nicowanej grupy ludzi), jeÊli wspó∏dzia∏a on z innymi ludêmi w sposób zorganizowany w ramach instytucji – w porównaniu z korzyÊcià, jakà móg∏by osiàgnàç, dzia∏ajàc w pojedynk´ (przy za∏o˝eniu maksymalnego mo˝liwego w ka˝dym z tych przypadków stopnia zorganizowania dzia∏ania indywidualnego) [Zieleniewski 1981, s. 313]. OkreÊlenie efektu organizacyjnego stanowi punkt wyjÊcia dalszych etapów post´powania [Piekarz 1991]: – opracowania modelowego ujćia organizacji systemu wytwórczego, – okreÊlenia podejÊcia operacyjnego dla potrzeb badaƒ porównawczych efektu organizacyjnego,.

(7) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 53. – opracowania metod ustalania efektu organizacyjnego, – oceny zorganizowanego systemu wytwórczego. Podane ogólnie metody badania efektu organizacyjnego podlegajà dalszej konkretyzacji, a nawet i operacjonalizacji. Pozostajàc przy systemowym ujćiu synergii (efektu organizacyjnego), nale˝y stwierdziç, ˝e efekt organizacyjny jest zwiàzany ze zmianami organizacji i otoczenia. Zmiany i trendy w otoczeniu mo˝na traktowaç jako system bodêców sk∏aniajàcych podmioty gospodarcze do poszukiwania efektów synergicznych (efektów organizacyjnych). W literaturze z zakresu zarzàdzania mo˝na zetknàç si´ coraz cz´Êciej z okreÊleniami oddajàcymi natur´ zjawisk synergicznych w organizacji: „management – synergia”, „synergia zespo∏ów ludzkich”, „synergia struktury organizacyjnej”, „synergia zarzàdzania i inwestycji”, „synergia strategii marketingowej”, „synergia ekonomiczna”, „synergia sprzeda˝y”, „synergia finansowa” itp. Zarzàdzanie organizacjà majàce na celu zwi´kszenie efektu synergii jest ukierunkowane na: – ∏àczenie czynników pozytywnych, – zapobieganie potencjalnym negatywnym efektom synergicznym (dyssynergii), G∏ównym celem wspó∏czesnych przedsi´biorstw jest maksymalizacja ich wartoÊci rynkowej firmy poprzez odpowiednie dzia∏ania zarówno na rynku produktów, jak i na rynkach finansowych. Efekt zwi´kszania wartoÊci jest rozpatrywany z perspektywy wspó∏dzia∏ania przedsi´biorstw (aliansów, przej´ç i po∏àczeƒ), jak i organizacji procesów w obr´bie organizacji.. 3. Zastosowanie złożonych systemów adaptacyjnych w modelowaniu organizacji 3.1. Definicja złożonych systemów adaptacyjnych Z∏o˝one systemy adaptacyjne (ZSA) stanowià swego rodzaju podklas´ systemów z∏o˝onych. Koncepcja tych systemów opracowana zosta∏a w zajmujàcym si´ interdyscyplinarnymi badaniami w zakresie systemów z∏o˝onych Instytucie w Santa Fe (Santa Fe Institute) w stanie Nowy Meksyk w USA. G∏ównymi twórcami koncepcji z∏o˝onych systemów adaptacyjnych sà matematyk J.H. Holland oraz laureat Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki M. Gell-Mann. Chocia˝ ZSA stanowià efekt pracy wielu badaczy, to na szczególne podkreÊlenie w ich tworzeniu zas∏uguje wk∏ad J. Hollanda, który jest twórcà koncepcji obliczeƒ ewolucyjnych oraz algorytmów genetycznych, które stanowià podstaw´ budowy matematycznych modeli z∏o˝onych systemów adaptacyjnych [Holland 1995]. Badania dotyczàce ZSA okreÊla si´ czasem jako teori´ z∏o˝onoÊci (complexity theory), czy te˝ nauk´ o z∏o˝onoÊci (complexity science) [Bar-.

(8) 54. Czes∏aw Mesjasz. Yam 1997], chocia˝ wykorzystanie terminów „teoria”, czy „nauka” nie wydaje si´ uzasadnione, chocia˝by ze wzgl´du na interdyscyplinarny charakter tych badaƒ. Z∏o˝one systemy adaptacyjne mogà byç wykorzystywane do modelowania wielu rodzajów systemów – rynki finansowe, kolonie zwierzàt, systemy spo∏eczne, systemy odpornoÊciowe, sieci komputerowe, relacje pomi´dzy paƒstwami i wiele innych, podobnych obiektów z∏o˝onych z wielu elementów dzia∏ajàcych (collectivities). Podstawowym elementem z∏o˝onego systemu adaptacyjnego jest agent rozumiany w j´zyku angielskim jako obiekt dzia∏ajàcy, dlatego w terminologii polskiej przyj´∏o si´ równie˝ stosowanie terminu agent oraz liczby mnogiej „agenty”, czy te˝ nawet „agenci”. Bioràc pod uwag´ problemy ze stosowaniem tego terminu w polskiej terminologii naukowej, nie tylko politycznej, warto by∏oby zastanowiç si´, czy nie mo˝na wprowadziç jakiegoÊ polskiego odpowiednika dla tego terminu. Termin „agent” zarówno w j´zyku polskim, jak i w j´zyku angielskim ma nie tylko znaczenie dotyczàce obiektu (podmiotu) dzia∏ajàcego, ale równie˝ oznacza przedstawiciela, czy te˝ reprezentanta. Taka w∏aÊnie interpretacja stosowana jest w relacji (problemie) agencji – agency relationship – (problem) wyst´pujàcym w teorii nadzoru (w∏adania) korporacyjnego. Terminy „obiekt dzia∏ajàcy”, czy te˝ „podmiot dzia∏ajàcy” sà, jak na razie, jedynymi mo˝liwymi do zaakceptowania w rozwa˝aniach dotyczàcych z∏o˝onych systemów adaptacyjnych, chocia˝ ich stosowanie by∏oby chyba zbyt utrudnione w badaniach dotyczàcych systemów wieloagentowych (systemy wielu podmiotów dzia∏ajàcych?). Ponadto w definicjach z zakresu informatyki elementy systemów komputerowych traktowane jako „agenty” (agenci) dzia∏ajà jako reprezentanci swych u˝ytkowników, czy te˝ w∏aÊcicieli. Poniewa˝ wyraz agenci wskazuje na osoby, co nie wydaje si´ uzasadnione ani w odniesieniu do modeli informatycznych, ani do modeli uogólnionych, dlatego te˝ w poni˝szych rozwa˝aniach proponuje si´ przyjàç stosowanie formy liczby mnogiej „agenty”, traktujàc jednoczeÊnie t´ interpretacj´ jako wprowadzenie do dalszej dyskusji. W artykule równie˝ stosuje si´ pojćie „elementy” systemu. Zgodnie z podstawowà definicjà z∏o˝ony system adaptacyjny stanowi dynamicznà sieç oddzia∏ujàcych ze sobà podstawowych elementów (agentów), które mogà byç traktowane jako modele komórek, gatunków, indywidualnych podmiotów (osób), elementów wszelkiego rodzaju sieci komputerowych, przedsi´biorstw, czy te˝ krajów. Elementy tej sieci dzia∏ajà równolegle, wp∏ywajàc na inne elementy i reagujàc na ich wp∏yw. Wp∏yw ten polega na komunikacji, konfliktach, kooperacji i negocjacjach, W z∏o˝onym systemie. 3 Oprócz wymienionych publikacji w rozwa˝aniach zawartych w tej cz´Êci rozdzia∏u wykorzystano informacje zawarte w Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_adaptive_ system), dost´p: 09.07.2008..

(9) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 55. adaptacyjnym brakuje jakiejkolwiek scentralizowanej kontroli. Elementy tego systemu pozostajà w pe∏ni autonomiczne, co oznacza, ˝e posiadajà one mo˝liwoÊç kontroli nad swymi stanami wewn´trznymi [Waldrop 1992], [Holland 1995]3. W z∏o˝onych systemach adaptacyjnych mo˝na wić mówiç o wy∏anianiu si´ zachowania systemu na poziomie makroskopowym (emergence) w efekcie bardzo du˝ej liczby oddzia∏ywaƒ pomi´dzy poszczególnymi elementami (agentami). Zachowanie to jest nieprzewidywalne na podstawie opisu zachowaƒ elementów oraz nieodwracalne. Dopiero odpowiedni model opisujàcy zachowania indywidualnych elementów oraz jego symulacja komputerowa pozwalajà na obserwowanie zachowania ca∏ej zbiorowoÊci (systemu). Nale˝y jeszcze pami´taç o ró˝nicy pomi´dzy systemem agentowym (wieloagentowym) (Muli-Agent System – MAS), a z∏o˝onym systemem adaptacyjnym. System wieloagentowy mo˝na rozpatrywaç w dwóch ujćiach. W ujćiu ogólnym jest to system sk∏adajàcy si´ z du˝ej liczby oddzia∏ujàcych elementów (agents), które mogà reprezentowaç ró˝norodne obiekty. W ujćiu informatycznym agent stanowi element (reprezentacj´ oprogramowania) (software agent). Systemy wieloagentowe reprezentujà oprogramowanie o charakterze rozproszonym charakteryzujàce si´ nast´pujàcymi cechami: reaktywnoÊç, autonomicznoÊç, orientacja na cele, komunikatywnoÊç, zdolnoÊç do uczenia si´, orientacja na cele, mobilnoÊç, posiadanie specyficznych, indywidualnych cech „charakteru”. Systemy wieloagentowe sk∏adajà si´ z wielu kooperujàcych i komunikujàcych si´ agentów (software agents), które mogà byç traktowane jako jednostki obliczeniowe procesu przetwarzania informacji. Traktowany w sposób uogólniony z∏o˝ony system adaptacyjny stanowi specyficzny rodzaj systemu wieloagentowego wykazujàcy atrybuty okreÊlane mianem z∏o˝onoÊci (complexity). Czyli oznacza to, ˝e ka˝dy z∏o˝ony system adaptacyjny jest systemem wieloagentowym, natomiast relacja wynikania w drugà stron´ nie zawsze jest prawdziwa. 3.2. Cechy złoźonych systemów adaptacyjnych Z∏o˝ony system adaptacyjny posiada takie cechy, jak: samopodobieƒstwo (self-similarity), z∏o˝onoÊç, wy∏aniajàce si´ zachowanie (emergence) oraz samoorganizacja. Z∏o˝one systemy adaptacyjne stanowià wić swego rodzaju specyficzny rodzaj systemów wieloagentowych oraz wykorzystywanych w rozwa˝aniach informatycznych systemy inteligentnych agentów. Samopodobieƒstwo polega na tym, ˝e ca∏oÊç systemu jest w pewien sposób podobna do swych elementów. Przyk∏adem samopodobieƒstwa sà obiekty matematyczne okreÊlane jako fraktale. Jak wspomniano, z∏o˝onoÊç nie posiada jednoznacznej definicji. W przypadku ZSA z∏o˝onoÊç wià˝e si´ z wielowymiarowoÊcià (wieloaspektowoÊcià) zachowania tych systemów, niemo˝noÊcià ich dekompozycji (efekt synergiczny), nieliniowoÊcià, samoorganizacjà oraz wy∏aniajàcymi si´ w∏asnoÊciami..

(10) Czes∏aw Mesjasz. 56. Zmienne otoczenie zewn´trzne. Zmienne otoczenie zewn´trzne Z∏o˝one zachowanie adaptacyjne. Informacje wyjÊciowe. Informacje wejÊciowe. Dodatnie sprz´˝enie zwrotne (wzmocnienie) Informacje wejÊciowe Zmienne otoczenie zewn´trzne. Ujemne sprz´˝enie zwrotne (os∏abienie). Wy∏anianie si´ zachowania ca∏oÊci (emergence). Proste lokalne relacje samoorganizacji pomi´dzy adaptatywnymi elementami (agentami). Informacje wyjÊciowe Zmienne otoczenie zewn´trzne. Rys. 1. Zachowanie si´ z∏o˝onego systemu adaptacyjnego èród∏o: opracowanie w∏asne.. Kolejnym pojćiem opisujàcym zachowanie si´ z∏o˝onych systemów adaptacyjnych jest wy∏anianie si´ zachowania lub cech tych systemów (emergence). Podobnie jak w przypadku z∏o˝onoÊci brakuje jednoznacznie okreÊlonej definicji wy∏aniania si´ zachowaƒ i cech systemów. W najprostszym ujćiu ∏àczy si´ je z intuicyjnie definiowanà synergià. Oznacza te˝ ono, ˝e na podstawie znajomoÊci zachowania si´ i cech elementów danego systemu nie jest mo˝liwe przewidywanie zachowania ca∏oÊci systemu. Spory dotyczàce pojćia wy∏aniajàcych si´ w∏asnoÊci dotyczà bardzo wielu problemów. Ich sens w znacznym stopniu mo˝na sprowadziç do dylematu: czy niemo˝liwoÊç.

(11) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 57. przewidzenia zachowania takiego systemu wynika z jakichÊ obiektywnych, niezale˝nych od obserwatora przyczyn, czy te˝ ma bardziej charakter subiektywny, czyli, ˝e wynika z jego ignorancji. Ostatnià cechà odró˝niajàcà z∏o˝one systemy adaptacyjne od systemów wieloagentowych jest zdolnoÊç do samoorganizacji. Opiera si´ ona na mechanizmach sprz´˝enia zwrotnego, przede wszystkim ujemnego, chocia˝ dodatnie sprz´˝enie zwrotne te˝ mo˝e wp∏ywaç na procesy samoorganizacji. Podobnie jak w pozosta∏ych przypadkach, samoorganizacja jest trudna do jednoznacznego zdefiniowania. Stanowi ona jedno z centralnych poj´ç fizyki, chemii, biologii, czy te˝ nauk spo∏ecznych. Samoorganizacja cz´sto jest wiàzana z wy∏aniajàcym si´ zachowaniem systemu. W ka˝dej z dziedzin nauki samoorganizacja jest inaczej rozumiana. W fizyce wià˝e si´ procesami spontanicznego wzrostu uporzàdkowania, w chemii z procesami autokatalizy, w biologii z homeostazà, natomiast w naukach spo∏ecznych samoorganizacja stanowi jednà z podstawowych cech systemu rynkowego oraz demokratycznego systemu politycznego. W przypadku systemów spo∏ecznych problem staje si´ jeszcze bardziej z∏o˝ony. JeÊli nawet mo˝na si´ zgodziç tym, ˝e w biologii, chemii czy te˝ fizyce majà miejsce procesy samoorganizacji, o tyle w odniesieniu do systemów spo∏ecznych rodzi si´ nast´pujàcy problem, podnoszony g∏ównie przez przedstawicieli nurtu konstruktywistycznego w teorii systemów. Chodzi bowiem o to, ˝e system spo∏eczny jest niemo˝liwy do jednoznacznego definiowania. Istnieje bowiem jego „warstwa fizyczna” – ludzie, wyposa˝enie, Êrodowisko fizyczne oraz zbiór regu∏ symbolicznych (norm), które determinujà zachowanie ludzi w tym systemie, a w konsekwencji i zachowanie ca∏ego systemu. Dlatego te˝ w koncepcji N. Luhmanna [1990], który traktuje system spo∏eczny jako system komunikacji spo∏ecznej, powstajà trudnoÊci z definiowaniem samoorganizacji spo∏eczeƒstwa. Jak ju˝ wspomniano wczeÊniej, odwo∏ujàc si´ do L. Leydesdorffa [2001, s. 298], spo∏eczeƒstwo samo w sobie nie jest systemem samoorganizujàcym si´, gdy˝ nie mo˝na sformu∏owaç precyzyjnej definicji tego procesu. Mo˝e byç ono jednak traktowane przez obserwatora jako system samoorganizujàcy si´. Nale˝y jednak˝e dodaç, ˝e jak dotychczas modele z∏o˝onych systemów adaptacyjnych nie obejmujà poziomu abstrakcji koncepcji N. Luhmanna, dlatego te˝ mo˝na stwierdziç, ze cecha ich samoorganizacji nie budzi zasadniczych wàtpliwoÊci.. 4. Modele organizacji z wykorzystaniem złożonych systemów adaptacyjnych 4.1. Ogólny mechanizm tworzenia synergii w samoorganizującym się systemie Jako punkt wyjÊcia do analizy efektu synergii i efektów z nim zwiàzanych wykorzystaç mo˝na ramowà typologi´ zaproponowanà przez H. Piekarz [1991, s. 32–33]. Synergia traktowana jest jako zjawisko zespolenia okreÊlonych.

(12) 58. Czes∏aw Mesjasz. czynników, które powodujà powstanie efektu z∏o˝onego, przy równoczesnym spe∏nieniu nast´pujàcych warunków formalnych: – osiàgni´ty efekt z∏o˝ony jest ró˝ny pod wzgl´dem przedmiotowym (iloÊciowym, jakoÊciowym) od efektu bazowego, – osiàgni´ty efekt z∏o˝ony jest wy˝ej wartoÊciowany od efektu bazowego. Przeciwieƒstwem synergii jest dyssynergia, czyli zjawisko zespolenia okreÊlonych czynników, które powodujà powstanie efektu z∏o˝onego, przy równoczesnym spe∏nieniu poni˝szych warunków formalnych: – osiàgni´ty efekt z∏o˝ony jest ró˝ny pod wzgl´dem przedmiotowym (iloÊciowym, jakoÊciowym) od efektu bazowego, – osiàgni´ty efekt z∏o˝ony jest ni˝ej wartoÊciowany od efektu bazowego. Szczególnym przypadkiem efektu synergii w dzia∏aniach zespo∏ów ludzkich jest efekt organizacyjny, odpowiednikiem zaÊ efektu dyssynergii jest stan dysfunkcjonalnoÊci systemu. Tworzenie efektu synergii (efektu organizacyjnego) na poziomie elementów (poziomie mikroskopowym) mo˝e byç opisywane na wiele sposobów. Aby móc wykorzystaç koncepcj´ systemów z∏o˝onych do modelowania zjawiska synergii w dowolnych systemach nale˝y opisaç interakcje pomi´dzy elementami takich systemów. Interakcje mogà byç spontaniczne, albo te˝ mo˝na je odpowiednio kszta∏towaç. W pierwszym przypadku pozytywne interakcje elementów systemu samoistnie wp∏ywajà na tworzenie synergii, natomiast w drugim przypadku odpowiednie zmiany relacji pomi´dzy elementami sà odpowiednio kszta∏towane. Przyk∏adem takiego modelu interakcji jest koncepcja zarzàdzania systemem z∏o˝onym w taki sposób, który pozwoli∏by na uniknićie tarç (frictions) pomi´dzy elementami i popraw´ wspó∏pracy, co w efekcie powinno daç zwi´kszenie efektu synergii (efektu wspó∏dzia∏ania). Nale˝y przy tym pami´taç, ˝e sterowanie, czy te˝ zarzàdzanie majàce na celu zwi´kszenie efektu synergii nie polega na narzucaniu jakiejkolwiek formy organizacji systemu, ale ma jedynie na celu uczynienie bardziej efektywnà samoorganizacj´ systemu. Pomi´dzy dwoma elementami systemu z∏o˝onego, które okreÊlone zostanà jako A i B dochodziç mo˝e do negatywnych interakcji konfliktów (tarç) (frictions), które wp∏ywaç b´dà negatywnie na ich wspó∏dzia∏anie. Elementy te traktuje si´ w sposób uogólniony, czyli mogà one wchodziç w sk∏ad dowolnego systemu. W szczególnym przypadku mogà to byç ludzie (podmioty obdarzone ÊwiadomoÊcià). Przy takiej interpretacji zarzàdzanie przyczyniajàce si´ do tworzenia efektu synergii mo˝na porównaç z mediacjami, których celem jest usprawnianie wspó∏pracy pomi´dzy elementami. Element (podmiot) A, na którego negatywnie oddzia∏uje element (podmiot) B mo˝e wykazywaç kilka sposobów zachowania, które mogà byç samoistne, albo te˝ mogà wynikaç z oddzia∏ywania podmiotów zewn´trznych [Gershenson 2007, s. 47–48]:.

(13) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 59. – tolerancja – polega na akceptowaniu innych elementów, ich celów i zachowaƒ. Mo˝e to na przyk∏ad polegaç na przeniesieniu si´ na inne miejsce, zdobycie nowych zasobów, czy te˝ zmian´ regu∏ zachowania; – uprzejmoÊç – dotyczy to w tym przypadku zachowaƒ elementu B, który powinien tak zmieniç swoje zachowanie, aby nie zmusza∏o element A do zmiany zachowania; – kompromis – stanowi syntez´ tolerancji i uprzejmoÊci. Obydwa elementy zmieniajà swoje zachowanie, aby uniknàç konfliktów, czyli tarç; – narzucenie – element A sk∏ania element B do zmiany zachowania; – eliminacja – jest to specyficzna forma zachowania elementu A, który doprowadza do eliminacji elementu B z systemu; – samounicestwienie si´ przez element B wówczas, gdy jego istnienie mo˝e wp∏ywaç negatywnie na element B albo na ca∏y system. Zjawisko takie jest bardzo cz´ste w organizmach ˝ywych, gdzie komórki niepotrzebne dla organizmu ulegajà rozpadowi albo nawet samodestrukcji. Podane powy˝ej sposoby eliminacji barier wspó∏pracy pomi´dzy elementami systemu mogà wp∏ywaç pozytywnie na ich wspó∏prac´, natomiast nie mo˝na na ich podstawie wnioskowaç, czy i w jaki sposób przyczyniajà si´ one do zwi´kszenia efektu organizacyjnego wspó∏dzia∏ania, czyli efektu synergicznego. Do podstawowych sposobów zwi´kszania efektu synergii w ka˝dym systemie zaliczyç mo˝na nast´pujàce zachowania jego elementów: – kooperacja – dwa lub wićej elementów wspó∏pracujà, aby osiàgnàç cel niemo˝liwy do indywidualnego osiàgnićia; – osiàganie celów indywidualnych – pod warunkiem, ˝e przyczynia si´ to do powodzenia ca∏oÊci, np. sukces przedsi´biorstwa w ramach w∏aÊciwie okreÊlonego systemu rynkowego; – altruizm – poÊwićenie si´ elementu dla ca∏oÊci systemu. Jest to uzasadnione jedynie w przypadku, jeÊli korzyÊci z tego poÊwićenia sà wy˝sze ani˝eli straty; – eksploatacja – element jest zmuszony do przyczyniania si´ do powodzenia ca∏oÊci wbrew swej woli. Zjawisko takie wyst´powa∏o we wszystkich systemach pracy niewolniczej. Opisywane powy˝ej sposoby zachowania i interakcji elementów stanowià podstaw´ do budowy modeli systemów z∏o˝onych za pomocà z∏o˝onych systemów adaptacyjnych, w których w efekcie nieliniowych oddzia∏ywaƒ pojawiajà si´ w∏asnoÊci, które w niektórych przypadkach, lecz nie zawsze, mo˝na interpretowaç jako efekt synergiczny. Zarówno w systemach naturalnych, jak i w systemach spo∏ecznych znaleêç mo˝na wiele mechanizmów tworzenia redukcji tarç pomi´dzy elementami i 4 Przyk∏ady wykorzystania z∏o˝onych systemów adaptacyjnych do modelowania wy∏aniajàcych si´ cech w systemach naturalnych i systemach spo∏ecznych znajdujà si´ na stronie Projektu NetLogo (http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/), dost´p: 09.07.2008..

(14) 60. Czes∏aw Mesjasz. dà˝enie do tworzenia efektu synergicznego (efektu organizacyjnego). Na przyk∏ad w systemach spo∏ecznych rol´ takà odgrywajà normy spo∏eczne, poczynajàc od norm religijnych/etycznych, a koƒczàc na normach utylitarnych4. 4.2. Przykładowy model zjawiska synergii w zarządzaniu Z∏o˝one systemy adaptacyjne znalaz∏y bardzo wiele zastosowaƒ w teorii i praktyce zarzàdzania. Wykorzystywane mogà one byç na dwa sposoby jako narz´dzie opisu i modelowania zjawisk synergii w organizacjach. W pierwszym przypadku ze wzgl´du na fakt, ˝e stanowià one jak dotychczas najbardziej zaawansowany instrument modelowania organizacji, mogà byç wykorzystywane jako narz´dzie teorii do opisu, analizy, predykcji i tworzenia wzorców. Jak te˝ zosta∏o wspomniane wczeÊniej, ZSA stanowià w teorii i praktyce zarzàdzania istotne narz´dzie heurystyczne, gdy˝ niektóre wy∏aniajàce si´ cechy systemów spo∏ecznych nie sà w pe∏ni przewidywalne, a dzi´ki nieliniowym modelom adaptacyjnym istniejà szanse na uzyskanie wariantów tego w∏aÊnie rodzaju. Drugim obszarem wykorzystania ZSA w zarzàdzaniu, w znacznym stopniu pokrywajàcym si´ z pierwszym, jest wspomaganie realnych procesów decyzyjnych i wykonawczych za pomocà metod symulacji opartych na modelowaniu wieloagentowym. W obydwu przypadkach w coraz wi´kszym zakresie uwzgl´dnia si´ stosowanie z∏o˝onych modeli, w których elementy posiadajà cechy sztucznej inteligencji. Umo˝liwia to modelowanie procesów uczenia si´ i tworzenia tzw. organizacji inteligentnych. W wykorzystaniu modeli opartych na z∏o˝onych systemach adaptacyjnych do celów badania zjawiska synergii nale˝y wziàç pod uwag´ nast´pujàce cechy tych systemów: komunikacj´ pomi´dzy agentami (elementami, podmiotami), konflikty i negocjacje, zapewnienie w∏aÊciwej koordynacji, przekazywanie informacji, minimalizacj´ czasu realizacji oraz integracj´ ró˝nych modeli tworzonych dla tych systemów. Interesujàcy przyk∏ad wykorzystania z∏o˝onych systemów adaptacyjnych do modelowania procesu tworzenia przedsi´biorstw przez niezale˝ne elementy (agenty, podmioty) przedstawi∏ R. Axtell (1999). Budowa tego modelu mia∏a dwa cele. Pierwszym by∏o sprawdzenie przydatnoÊci ró˝nych teorii firmy (przedsi´biorstwa) za pomocà modeli symulacyjnych ZSA, a drugim rozwój metodologii symulacji5. Podstawowym problemem ró˝nych teorii firmy jest powstawanie przedsi´biorstwa – koncepcje R. Coase’a (1937] i O. Williamsona [1985, 1998], a tak˝e zwiàzane z tym takie problemy, jak wp∏yw racjonalnoÊci indywidualnych elementów organizacji na ca∏kowità racjonalnoÊç, czy te˝ próba sprawdzenia, w jakim zakresie realistyczne sà modele tworzenia 5 Zgodnie z potocznym rozumieniem, pojćia „firma” i „przedsi´biorstwo” sà traktowane zamiennie. Dotyczy to równie˝ stosowanego w literaturze anglosaskiej koncepcji theory of the firm..

(15) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 61. przedsi´biorstwa oparte na teorii kosztów transakcyjnych (make or buy). Proponowany eksperyment symulacyjny mia∏ stanowiç swego rodzaju laboratorium, pozwalajàc na badanie tworzenia nowych firm oraz sposobów realizacji ich celów. Doskonalenie metodologii symulacji systemów ekonomicznych za pomocà z∏o˝onych systemów adaptacyjnych polega∏o z kolei na tym, aby interakcje pomi´dzy elementami uczyniç w maksymalnym stopniu realistyczne, czyli odpowiadajàcymi relacjom pomi´dzy podmiotami mogàcymi tworzyç przedsi´biorstwa. Interakcje te opisywane by∏y za pomocà odpowiednich modeli z zakresu teorii gier. Wspó∏praca oraz konflikty pomi´dzy elementami wynika∏y z ró˝nej wielkoÊci wk∏adów w dzia∏alnoÊç zbiorowoÊci oraz ró˝nej wielkoÊci wyników, uzyskiwanych przez te elementy w rezultacie funkcjonowania ca∏ej zbiorowoÊci. Ponadto dzi´ki z∏o˝onym systemom adaptacyjnym mo˝liwe by∏o badanie, w jaki sposób powstajà przedsi´biorstwa w stanach ogólnej nierównowagi systemów z∏o˝onych. Podstawowym czynnikiem decydujàcym o przydatnoÊci opisywanego modelu dla badaƒ tworzenia efektu synergii by∏o za∏o˝enie o rosnàcych przychodach wynikajàcych ze wspó∏pracy pomi´dzy elementami [Axtell 1999, s. 8]. W ujćiu formalnym mo˝na to przedstawiç w nast´pujàcy sposób. Zbiór obejmuje N elementów, z których ka˝dy inwestuje w funkcjonowanie zbiorowoÊci wysi∏ek ei. Suma wysi∏ku wszystkich elementów wynosi: N ∑. E = i = 1 e i. Wynik W dzia∏ania ca∏ej grupy opisaç mo˝na za pomocà wzoru: W(E) = aE + bE2. JeÊli nie istnia∏aby wspó∏praca pomi´dzy elementami, to wówczas wspó∏czynnik b by∏by równy 0. JeÊli b jest ró˝ne od 0, wówczas powstaje pomi´dzy elementami nieliniowa interakcja wskazujàca, ˝e elementy wspó∏pracujàce osiàgajà wićej, ani˝eli dzia∏ajàc indywidualnie. Pomi´dzy elementami powstaje efekt synergiczny (efekt organizacyjny). Jako kryteria oceny jakoÊci modelu przyj´to jego zgodnoÊç z rozk∏adem wielkoÊci przedsi´biorstw na realnym rynku oraz dynamik´ zmian liczby przedsi´biorstw danej wielkoÊci. Punkt wyjÊcia rozwa˝aƒ stanowi∏y nast´pujàce podstawowe ekonomiczne teorie firmy (przedsi´biorstwa): teoria neoklasyczna – firma jako pojedynczy racjonalny podmiot, teoria kosztów transakcyjnych (twierdzenie R. Coase, teoria kontraktów niekompletnych), teoria równowagi wewn´trznej przedsi´biorstwa, ekonomia ewolucyjna, w ramach której firma jest traktowana jako zbiór regu∏ i norm, a zachowanie firmy nie polega na maksymalizacji zysku, ale na samym dà˝eniu do jego osiàgnićia na jak najwy˝szym poziomie..

(16) 62. Czes∏aw Mesjasz. Model zawiera zbiorowoÊç elementów (agentów), które posiadajà okreÊlone preferencje dotyczàce wynagrodzenia za prace oraz preferencje dotyczàce odpoczynku, wyra˝anego czasem bezczynnoÊci. Przychody wynikajàce z kooperacji sà rosnàce, dlatego te˝ elementy wspó∏pracujàce sà w stanie wypracowaç wićej, ani˝eli elementy dzia∏ajàce indywidualnie. Elementy systemu dzia∏ajà jednak˝e w sposób niekooperatywny. Stale starajà si´ tak okreÊliç poziom swojego wysi∏ku, aby maksymalizowaç poziom swego majàtku. Mogà równie˝ migrowaç pomi´dzy firmami lub zak∏adaç w∏asne, niezale˝ne przedsi´biorstwa. Dochód firmy dzielony jest równo pomi´dzy wszystkich pracowników. W opisywanym modelu firmy tworzà si´ na skutek wzrostu dochodu. Na skutek jednak˝e tego, ˝e firmy ciàgle dostosowujà poziom swego wysi∏ku nie jest mo˝liwe tworzenie stabilnych du˝ych firm. Wynika to z tego, ˝e po osiàgnićiu pewnej wielkoÊci firmy udzia∏ w zyskach ka˝dego elementu staje si´ nieproporcjonalny do jego nak∏adu i pojawia si´ tendencja do opuszczania danej firmy, czyli do zachowania okreÊlanego mianem free-riding t∏umaczonego cz´sto na j´zyk polski jako „jazda na gap´”. W symulacyjnym modelu systemu z∏o˝onego elementy decydujàce si´ na jazd´ na gap´ zachćajà inne elementy do podobnych zachowaƒ. W rezultacie badany z∏o˝ony system adaptacyjny ukazuje, w jaki sposób tworzà si´ nowe przedsi´biorstwa, jakie efekty osiàgajà, jak zmieniajà swojà wielkoÊç oraz jak ulegajà likwidacji. Na podstawie pewnych wyników R. Axtell [1999, s. 6–7] stwierdza, ˝e rozk∏ad wielkoÊci firm w modelu zgodny jest z rozk∏adem obserwowanym w gospodarce USA. Powy˝szy opis zawiera jedynie wybrane cechy uproszczonego modelu R. Axtella. Pozwala on jednak˝e na wskazanie, w jaki sposób modele symulacyjne z wykorzystaniem z∏o˝onych systemów adaptacyjnych pozwalajà na modelowanie powstawania efektu organizacyjnego w zarzàdzaniu organizacjami.. 5. Zakończenie Celem artyku∏u by∏o dokonanie przeglàdu podstaw teoretycznych oraz przedstawienie przyk∏adu zastosowaƒ z∏o˝onych systemów adaptacyjnych w modelowaniu i analizie zjawiska powstawania efektu synergicznego (efektu organizacyjnego). Rozwa˝ania zawarte w artykule stanowià wst´p do dalszych badaƒ teoretycznych, jak te˝ do opracowania modeli z∏o˝onych systemów adaptacyjnych, które w szerszym ni˝ dotychczas zakresie umo˝liwia∏yby opis i analiz´ procesów tworzenia efektu organizacyjnego, a tak˝e procesów uczenia si´ organizacji i tworzenia wiedzy. Na podstawie przeprowadzonych rozwa˝aƒ mo˝na w pe∏ni zgodziç si´ ze stwierdzeniem, ˝e modelowanie wieloagentowe, a w szczególnoÊci jego specyficzna odmiana, czyli z∏o˝one systemy adaptacyjne (ZSA), stanowià.

(17) Z∏o˝one systemy adaptacyjne.... 63. obecnie najbardziej przydatnà metod´ modelowania organizacji uczàcej si´ i tworzàcej wiedz´. Dzi´ki tworzeniu odpowiednich modeli matematycznych, odpowiednich metod oprogramowania oraz urzàdzeƒ o odpowiedniej mocy obliczeniowej, z∏o˝one systemy adaptacyjne stajà si´ narz´dziem symulacji systemów spo∏ecznych o du˝ym, a nawet i dowolnym stopniu z∏o˝onoÊci. Symulacja ta posiada jednak˝e jednà wad´. Ze swej istoty ZSA nie mogà byç bezpoÊrednio narz´dziem predykcji (przewidywania) – obecnoÊç zjawisk nieliniowych. Jednak mo˝liwoÊç swego rodzaju wzbogacania zarówno repertuaru stanów wewn´trznych (procesy poznawcze), jak i zachowaƒ elementów ZSA (agentów), pozwala na modelowanie wi´kszoÊci zjawisk zwiàzanych z uczeniem si´ organizacji i tworzeniem przez nià wiedzy. Warto przy tym podkreÊliç, ˝e przyk∏ad wykorzystania z∏o˝onych systemów adaptacyjnych przedstawiony w artykule R. Axtella [1999] umo˝liwia testowanie zgodnoÊci ogólnych modeli powstawania efektów synergii badanych w ramach synergetyki, np. w biologii i termodynamice, czy te˝ typowo organizacyjnego schematu strukturalnego powstawania efektu synergii [Piekarz 1991], z ekonomicznymi ujćiami z zakresu teorii firmy uwzgl´dniajàcymi racjonalnoÊç, koszty transakcyjne, czy te˝ równowag´ i stany nierównowagi organizacji. Literatura Axtell R. [1999], The Emergence of Firms in a Population of Agents: Local Increasing Returns, Unstable Nash Equilibria, and Power Law Size Distributions, Center on Social and Economic Dynamics Working Paper No. 3, Brookings Institution, Washington, DC, http:// www.santafe.edu/research/publications/workingpapers/99-03-019.pdf, dost´p 12.09.2007 Bar-Yam Y. [1997], Dynamics of Complex Systems, Addison-Wesley, Reading, MA. Bertalanffy L. von [1984], Ogólna teoria systemów. Podstawy, rozwój, zastosowania, PWN, Warszawa. Church M. [1999], Organizing Simply for Complexity: Beyond Metaphor Towards Theory, „Long Range Planning”, vol. 32, nr 4. Coase R.H. [1937], The Nature of the Firm, „Economica”, vol. 4. The Economy as an Evolving Complex System [1997], II, red. W.B. Arthur, S.N. Durlauf, D.A. Lane, (Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity, vol. 27), Westview Press (Perseus Group), Boulder, CO. Epstein J.M., Axtell R. [1996[, Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press/MIT Press, Washington, D.C./Cambridge, Massachusetts. Fuller R.B., Applewhite, E.J. [1975], Synergetics, Macmillan, New York. Gershenson C. [2007], Design and Control of Self-Organizing Systems, Ph. D. Dissertation, Faculteit Wetenschappen Center Leo Apostel For Interdisciplinary Studies, Vrije Universiteit, Brussel, http://cogprints.org/5442/, dost´p 25.08.2007. Haken H. [1978], Synergetics: An Introduction, Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry and Biology, Springer Verlag, Heidelberg– Berlin–New York..

(18) 64. Czes∏aw Mesjasz. Holland J.D. [1995], Hidden Order. How Adaptation Builds Complexity, Basic Books, New York. Horgan J. [1997], The End of Science: Facing the Limits of Knowledge in the Twilight of the Scientific Age, Broadway Books, New York. Hubert J. [2000], Spo∏eczeƒstwo synergetyczne, Universitas, Kraków. Kotarbiƒski T. [1975], Traktat o dobrej robocie, Ossolineum, Wroc∏aw. Krzy˝anowski L. [1985], Podstawy nauki zarzàdzania, PWN, Warszawa. Leydesdorff L. [2001], A Sociological Theory of Communication. The Self-Organization of the Knowledge-Based Society, Universal Publishers/uPUBLISHCOM, USA. Lissack M.R. [1999], Complexity: The Science, its Vocabulary, and its Relation to Organizations, „Emergence”, vol. 1, nr 1. Lloyd S. [1989], Physical Measures of Complexity [w:] 1989 Lectures in Complex Systems, red. E. Jen, Addison-Wesley, Redwood City, CA. Luhmann N. [1990], Essays on Self-Reference, Columbia University Press, New York. Mesjasz C. [2003], Nauki o zarzàdzaniu a teoria systemów z∏o˝onych, „Organizacja i Kierowanie”, nr 4 (114). Nesterowicz P. [2001], Organizacja na kraw´dzi chaosu, Wydawnictwo Profesjonalnej Szko∏y Biznesu, Kraków. Oztas N., Huerta T., Myrtle R.C., Robertson P.J. [2002], Mapping the Field: Complexity Sciences in Organization and Management, referat przedstawiony podczas International Conference on Complex Systems (ICCS2002) Nashua, NH, USA, 9–14 czerwiec. Opublikowany: nr 528, InterJournal http://www.interjournal.org. Piekarz H. [1991], Efekt organizacyjny jako kryterium oceny systemu wytwórczego, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Seria specjalna: Monografie, nr 102, Kraków. Pszczo∏owski T. [1973], Synergia i jej miejsce w teorii organizacji, „Prakseologia”, nr 3–4. Waldrop M.M. [1992], Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos, Simon & Schuster, New York. Williamson O.E. [1985], The Economic Institutions of Capitalism. Firms, Markets, Relational Contracting, Free Press, New York. Williamson O.E. [1998], Ekonomiczne instytucje kapitalizmu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Zieleniewski J. [1981], Organizacja i zarzàdzanie, PWN, Warszawa. Zieleniewski J. [1982], Organizacja zespo∏ów ludzkich. Wst´p do teorii organizacji i kierowania, PWN, Warszawa.. Complex Adaptive Systems (CAS) as a Tool for Modelling Synergy The development of the theory of complex systems, not only in the sphere of general epistemological or even ontological analysis, but also through creating methods of mathematical modelling, mainly thanks to the emergence of models of Complex Adaptive Systems (CAS), has created new possibilities in regard to identifying and measuring the effects of synergy in various types of systems, including organisations. The aim of the article is to show how it is possible to use Complex Adaptive Systems for modelling and measuring the effect of synergy in organisations. To this end, the author uses framework methodological concepts established on the basis of management science, and also presents examples of applying CAS models for this purpose..

(19)