Organizacja jako system złożony

Pełen tekst

(1)Akademii Ekonomiu:nei w. Czesław. Mesjasz. Katedra Procesu. Zarządzania. Organizacja jako system złożony l. Uwagi. wstępne. Wzrost znaczenia informacji, wiedzy oraz kapitalu intelektualnego przyczyniły się do zwiększenia zainteresowania teorii i praktyki zarządzania koncepcjami związanymi z różnorakimi teoriami systemów zlożonych. Teoria zlożo ności,. czy też teoria chaosu, określane również jako teoria dynamicznych systemów nieliniowych, często stanowi źródlo inspiracji dla wielu autorów prac z zakresu nauk o zarządzaniu, publikowanych od kilkunastu lat w literaturze zagranicznej, a od początku lat 90. także w literaturze krajowej. W opisie i analizie dzialania organizacji za pomocą koncepcji z zakresu teorii systemów złożonych najczęściej korzysta się z analogii i metafor, takich jak np. chaos, krawędź chaosu, organizacja fraktalna. Rzadziej korzysta się z matematycznych modeli zlożoności. Celem artykułu jest uporządkowanie podstawowych pojęć dotyczących definicji organizacji oraz systematyzacja i ocena sposobów wykorzystania analogii i metafor zaczerpniętych z teorii systemów złożonych w naukach o zarzą dzaniu. Artykul zawiera wstępne wyniki badań i napisany został z myślą o specjalistach zainteresowanych takimi zagadnieniami,jak ucząca się organizacja, zarządzanie wiedzą czy zarządzanie kapitałem intelektualnym.. 2. Atrybuty I definicje organizacll Pojęcie "organizacja" wydaje się dobrze zrozumiale na poziomie ogólnych, intuicyjnych rozważm\. Nie jest natomiast możliwe podanie jego jednoznacznej definicji. Bardziej precyzyjna definicja potrzebna jest do opisu i analizy organizacji za pomocą analogii i metafor zaczerpniętych z różnych dziedzin wicdzy. W szczcgólności dotyczy to stosowania analogii i metafor, za pomocą których organizację opisuje się jako system złożony. Analiza procesów uczenia się organizacji oraz zagadniet\ dotyczących informacji, wiedzy i kapitalu intelektualnego wymaga dążenia do precyzyjnego określenia pojęć..

(2) I. Czesław. Mesjasz. może być traktowana jako system interpretacji i konstrukcji Celem przetrwania organizacja musi znaleźć sposoby interpretacji zdarzell, aby zapewnić sobie stabilizację swego otoczenia i dążyć do zwiększenia przewidywalności tych zdarzel\. Organizacja musi również wyksztalcić sposoby interpretacji zdarzell, aby móc stanowić jedność z otoczeniem, które wybiera [Lissack 1999] . Podstawowym problemem teorii organizacji staje się więc zrozumienie, jak ludzie konstruują znaczenie i otaczającą ich rzeczywistość, oraz zbadani e, w jaki sposób odtwarzana (ellaet) przez nich rzeczywistość tworzy kontekst clla ich działania [Weick 1995; Lissack 1999]. Należy w związku z tym sprecyzować pojęcie "znaczenie". W pracacll z zakresu uczenia się organizacji, zarządzania wiedzą i kapitalem intelektualnym pojęcie to sluży do definiowania różnicy pomiędzy danymi a informacj'l, czy też informacją a wiedzą. Chociaż "znaczenie" wydaje się zrozumiale na poziomie intuicji i często traktowane jest w sposób aprioryczny, to jednak dokład niejsza jego anali za pokazuje, że nie jest w zasadzie mo żliwe jednoznaczne zdefiniowanie tego pojęcia. Interpretację pojęcia znacze nia na gruncie teorii systemów społecznych nawiązującą do koncepcji N. Luhmanna [1984] przedstawit L. Leydesdorff [2001]. Jeżeli celem jest badanie informacji i wiedzy zawartej w systemie społecz nym, wówczas należy uwzględnić metody z zakresu cybernetyki dl'ugiego rzę du, w której podstawowe znaczenie posiada obserwator [von Foerster 1982]. Rola obserwatora stanowi klucz do zrozumienia dzialania wszystkich systemów, w tym przede wszystkim systemów społecznych . Zgodnie z twierdzeniem H. Maturany , twórcy koncepcji aUlopoiesis w systemach biologicznych: "wszystko, co wypowiedziane,jest wypowiedziane przez obscrwatora do inncgo obserwatora, którym może być on sa m" [Matma na 1985, s. 1031. Podstawową operacją poznawczą realizowaną przez obserwatora jest operacja dystynkcji (identyfikacja różnicy) . Za pomocą tej operacji obserwator wyznacza jedność jako istnienie różne od tla, a tlo jako dziedzinę, w której istnienie zostało wyróżnione. To wprowadzenie do koncepcji aUlopoiesis stanowi w naszych rozważaniach punkt wyj śc ia analizy systemów złożonych, w tym wszczególności organizacji - systemów społecznych, w których obserwacja organizacji może być dokonywana z zewnątrz albo też w ramach organizacji.. Organizacja. rzeczywistości.. 3. typologia definicji. :doionoścl. systemów. społecznych. Systemy społeczne mog'l charaktery zować się trzema rodzajami złożoności: logiczną, epistemologiczną i oblic ze niową (rys. 1). Opis poszczególnych rodzajów złożoności dokonany został z wykorzystaniem interpretacji przedstawionej przez L. Biggiero [1998]..

(3) 3.1.. Złożoność. logiczna. Wyróżnia się dwa rodzaje złożoności logicznej: podstawową złożoność logiczną oraz złożoność relacyjną. Podstawowa zł ożo ność ł ogiczna wynika bezpośrednio ze zjawiska samoreferencji i z twierdzeni a K. Godla o niezu pełno ści J. Obecnie jako przyczynę tego rodzaju złożoności podaje się nie tylko twierdzenie Godla, ale również koncepcję złożoności ałgorytmicznej ameryktlJ\skiego matem atyka i logika G. Chaitina [1987a, 1987b] , który tę złożoność powiązał z teorią prawdopodobietlstwa.. Złożoność. systemów. społecz nyc h. Z ł ożo ność. Podstawowa. ---------. logiczna. złożoność. logiczna Złożoność. J. relacyjna. Rys.!. Typologiu definicji. Zl o7.o ność. Złożoność. epistemologiczna. obliczeniowa. Podstawowa złożoność. Podstawowa złożon ość. cp istclllOlogiczna. obliczeniowa. Złożoność. ewolucyjna. Złożollosć. Złożoność. semiotyczna. Złożoność. Złożoność. semantyczna. złożoności. systemów. chaotyczna. wynikajqcn z samoorganizacji. społecznych. Żródło: opracowanie własne nu podstawie: [Biggicro 1998: Rosser 1999,20001. Złożoność rełacyjna wynika z faktu, że obserwator zawsze oddziałuje z obserwowanym systemem. Dlatego też można stwierdzić , że każdy system społeczny jest złożony, gdyż obserwacja wpływa na zmiany jego zachowllllia. W odniesieniu do tego rodzaju złożoności często stosuje się anałogię do zasady nieoznaczoności W. Heisenberga zaczerpniętej z mechaniki kwantowej, która mówi (w uproszczeniu), że nie można jednocześnie określić po łożenia i pędu cząstki, co można też interpretować tak, że pomiar zak łóca zachowanie l W nujprostszym uj~ciu twierdzenie K. 06<11n mówi o lliCZllpcll1o~ci każdego systemu mutematycznego, który obejmuje arytll1ctyk~ liczb naturalnych. Niczupclność można int crp fctowuć \V taki sposób, że w dnnym systemie matematycznym mag:) ist nie ć twierdzenia. których nic da się udowodnić. czy s~ sprzeczne , czy nic. Twierdzenie to stanowi inspimcjr; dla wichl poswkiwml I'ilozoficznych, które wynikają z u świndo mienia sobie nicprzekracz alnych ogralliczCll poznawczych. ludzkiego. umysłu..

(4) I. Czesław Me~jasz. obserwowanego obiektu. Ta często u żywana (i nadu żywa na) w naukach spolecznych metafora wydaje się jednak zbyt daleko idącym uproszczeniem. Najprostszą natomiast ilustracją tego rodzaju zł ożoności jest zna ny z hi storii zarządzania eksperyment w Hawthorne, przeprowadzony przez E. Mayo, i zaskakujące konsekwencje tego eksperymentu. 3.2.. Złożoność. epistemologiczna. Złożoność epistemologiczna wynika z nieskOliczonej liczby możliwych percepcji albo znaczeIi, które obserwator może zidentyfikować w własnym zachowaniu i w otoczeniu. Złożoność ta zależy od następujących czynników: 1. NieskoIiczonej liczby rodzajów dystynkcji (rozróżni enia) będących jedIlOcześnie informacjami, które obserwator może postrzegać zarówno u siebie, jak i w otoczeniu [Bateson 1979]. 2. Nieskończona liczba możliwych znaczeli, które obserwator może przyporządkować informacji, czyli dowolnej postrzeganej przez niego różnicy. 3. NieskOllczony kontekst komunikacji i metakomunikacji. Wyróżnia się następujące rodzaje złożoności epistemologicznej : podstawowa złożoność epistemologiczna, złożoność ewolucyjna, złożoność semiotyczna, złożoność semantyczna. Podstawowa złożoność epistemołogiczna wynika z tego, że obserwator posiada ograniczone możliwości gromadzenia informacji o sob ie i o otoczeniu, przy czym obserwacja umożliwiająca to gromadzenie polega na dystynkcji (identyfikacji różnic). Dlatego też w postrzeganiu rzeczywistości zawsze istnieje czynnik subiektywny zależny od historii (doświadczenia) i możłiwości obserwatora. Nigdy nie można mówić o obiektywnym obrazie rzeczywistości. Dlatego też zwolennicy konstruktywizmu twierd zą, że rzeczywistość jest tworzona przez obserwatora. Zlożoność tego rodzaju ma istotne znaczenie w praktyce zarządzania . Nie istnieje bowiem otoczenie konkurencyjne zawierające obiektywną informację. W zarządzaniu zawsze występuje wiele subiektywnych otoczeli konkurencyjnych. Podejście takie odpowiada wprowadzonemu przez K. Wcieka pojęciu odtwarzanego otoczenia (ellClcted ellvirolllllmt) [Pfeffer, Salancik 1978; Weick 1995]. Zlożoność ewolucyjna polega na tym, że występują nowe wydarzenia , których nie można zw ią zać ze zjawiskiem deterministycznego chaosu (delerminislic chaos). Należy przy tym pamiętać o różnicy pomiędzy ewolucją a dynamiką. Ewo łucja oznacza bowiem pojawienie się czegoś nowego, nieprzewidywałnego na podstawie wiedzy o dotychczasowych stanach. Dynamika natomiast oznacza wszelkiego rodzaju zmiany, nawet takie , w których stany przy szle determinowane i przewidywane mogą być na podstawie stanów przeszłych. Złożoność ewolucyjna występuje na skutek dwóch przyczyn. Po pierwsze, na wyższym stopniu abstrakcji można powiedzieć, że jest ona konsekwencj11 fizycznego prawa wzrostu entropii. Drugą przyczyną, bardziej istotną dla nauk.

(5) o zarządzaniu ,jest proces uczenia się systemów spolecznych i systemów biologicznych powodujący ich ciąglą zmianę. Ewolucj ę można traktować jnko ź ródlo złożoności, gdyż można ją interpretować w ujęciu deterministycznym tylko wówczas, gdyby możliwe było posiadanie doskonałej i nieskOliczonej wiedzy zarówno o przeszłości, jak i o przyszłości. Jeżeli poznanie rzeczywistości traktuje się w sposób obiektywny i realistyczny, wówczas nawiązuje się do złożono ści chaotycznej. Zakłada się bowiem apriorycznie, że wszystkie fakty są poznawane w sposób obiektywny, natomiast trudności z przewidywalnością powstają jedynie na skutek niepewności i dokładności pomiaru. Złożoność semiotyczna wynika z tego, że każdej informacji (wydarzeniu), czy też różnicy można przyporządkować nieskończo ną liczbę znaczeń. Operacja nadawania sensu (znaczenia) (sellse making) ma charakter czysto subiektywny, zależy bowiem od hi storii i struktury poznawczej obserwatora. Nadawanie znaczenia polega na analizie kontekstu informacji-zdarzenia. Ponieważ kontekst składa się z innych sygnałów (informacji), dlatego też opisywane źró dło złożono ści może być okreś lnne jako semiotyczne. Odnosi się ona do niejednoznaczności faktów i zdarzeIi. Złożoność semiotyczna powoduje, że systemy społeczne i ich zachowanie są trudne do zrozumienia. W zarządzaniu można stwierdzić, że trudno jest np. odróżnić "rzeczywiste" zagrożenia ze strony konkurencji, czy też .. rzeczywiste" sukcesy organizacji. Złożoność seman tyczna jest efektem tego, że komunikacja międzyludzka zależy od języka i kultury, które są wieloznaczne i subiektywne. Dotyczy ona nadawania znaczenia wyrażeni om językowym. Powoduje to powstanie fundamentalnego pytania o "znaczenie znaczenia", które przecież można kontynuować aż do nieskOllczoności. Oprócz tego nasuwają s ię inne pytania dotyczą ce wieloznaczności czy też różnicy pomiędzy znaczeniem a prawdą. Każdy podmiot społeczny, indy widualny albo zbiorowy posiada swój własny język i własny system wartości, z których wynika sposób nadawania przez niego znaczeIi. Te same fakty mogą bowiem być interpretowane na różne sposoby przez rÓżne podmioty. W zarząd zaniu złożoność semantyczna występuje we wszystkich procesach komunikacji. Spośród wielu warto wymienić np. problem wieloznaczności takich wydawałoby się precyzyjnych dokumentów j ak wyniki analiz finansowych, czyli otoczona niezbyt dobrą sławą "twórcza rachunkowość".. 3.3.. Złożoność. obliczenIowa. Złożon ość obliczeniowa (computational complexity) oznacza, że po przekroczeniu pewnego pozion1U wymagali zdolności obliczeniowych problem decyzyjny czy też zjawisko stają się nieprzewidywalne. Wyróżnia s ię następujące rodzaje złożoności obliczeniowej: podstawową zlożoność obliczeniową (nierozstrzygalność) (inl /'actability), złożoność chaotyczną oraz złożoność wynikającą z samoorganizacji..

(6) ,I .' I. Czeslaw. Me~j(1Sl. Podstawowa złożoność obliczeniowa przejawia s ię poprzez ograniczone przetwarzania informacji i jest przedmiotem zainteresowania informatyki, teorii informacji, cybernetyki, teorii sztucznej inteligencji Oraz łogiki matematycznej. Polega ona na tym, że niektóre proste modele wymagają ogromnych, II czasem nawet nieskończonych zdolności obliczeniowych. Do składników tych zdolności zalicza się [Chaitin 1987a, $. viii]: - ilo ść tekstu potrzebną do opisu danego obiektu, -liczbę danych pośrednich, które muszą być wytworzone w procesie obliczeniowym, - czas potrzebny do wykonania obliczeJl na komputerach dowolnego rodzaju. Złożoność obliczeniowa w prezentowanym ujęciu może być utożsamiana Z nierozwiązywalnością (intracta/Jility), której istnieją dwa rodzaje - nierozwiązywulność logiczna oraz podstawowa nierozwiązywalność obliczeniowa. Pierwszy rodzaj nierozwiązywalności odpowiada omawianej wcześniej złożo ności logicznej.i zw iązany jest z obliczeniowymi i empirycznymi konsekwencjami twierdzenia K. Godla o niezupełności. Drugi rodzaj nierozwhlzywałno śc i związany jest z niemożnością dokonania obliczeli albo ze względu na bardzo dlugi, ałbo też praktycznie nieskoliczony okres wymagany do ic h realizacji lub ze względu na wymagane takie ż same zdolności obliczeniowe'. Złożoność obliczeniowa dotyczy systemów społecznyc h zarówno pośred nio,jak i bezpośrednio. Pośrednia zależność polega na tym, że wiełe modeli i teorii, które stosuje się do opisu i analizy tych systemów, prowadzi do problemu nierozwiązywalności. Zalicza się do uich m.in.: teorię grafów, planowanie dzialań, programowanie matematyczne, teorię gier czy automaty komórkowe. Nawet taki klasyczny problem matematycznej teorii zarzqdzaniajak "problem komiwojażera" jest nierozwiązywalny. Na wplyw złożoności obliczeniowcj (nierozwiązywalności) na systemy społeczny zwrócili uwagę H.A. Simon [1969] oraz S. Beer [1972]. Ukazali oni granice możliwości przetwarzania danych przez ludzi i maszyny i zaproponowali zastąpienie procesami heurystycznymi. Jako przyklad należy odwołać s ię do powszechnie znanej koncepcji ograniczonej racjonalności (/Jowu/ed rafiolIality) przedstawionej przez H.A. Simona. Złożoność chaotyczna związana jest ze zjawiskiem chaosu deterministycznego. Do koncepcji opisujących tę złożoność zalicza s ię również takic koncepcje, jak teoriQ katastrof [Laszczak 1999] , teori ę bifurkacji oraz geometrię fraktalnq. Dwie ostatnie koncepcje opisywane Sil w popularyzatorskiej pracy .T. Gleicka [1996]' . możłiwości. 2 Złożol1o~ć obliczeniowa stanowi istotny problem za rówllo w ,'corii inl'oJ'llmlyki, jak i w jej za~ st050wnniach. Najbardziej znany jestlz\V. przypadek Nr zł"żonmki illgorylmów, którego analiza nic, wi;IŻ~ sit; bezpośrednio z zakresem tematycznym artykllłu. J W wielu prącflch dotycz'Icych zastosowania leorii złożoności w naukach społecznych autorzy CZ9sto nic wychodZi} poza prac~ J. Glcicka I' 19961, co wyslnl'cza jedynie do tworzenia prostych lInnlogii i metafor..

(7) Organizacja jako system. złożolly. W ramach tej złożoności, związanej glównie z tzw. systemami dynamicznymi (dynamie systems), wyróżnia się dwa podstawowe sposoby podejścia. Pierwsze, nawiązujące do teorii katastrof, oraz drugie, nawiązujące do fraktali . Zastosowanie modeli katastrof w teorii i praktyce zarz,)dzania nie jest zbyt rozpowszechnione, natomiast najczęściej spotyka się mniej lub bardziej udane próby opisu i analizy dzialania organizacji za pomocą modeli chaosu deterministycznego opartych na wykorzystaniu fraktali. W naj prostszym ujęciu można powiedzieć, że chaos deterministyczny występuje wówczas, gdy system dynamiczny opisywany za pomocą deterministycznych równaó nieliniowych staje się podatny na wplyw warunków począt kowych. Oznacza to, że niewielki bląd w ocenie warunków początkowych albo niewielka wartość przybliżenia w obliczeniach mogą prowadzić do bardzo istotnych zmian. Odkrywca tego efektu, meteorolog E. Lorenz określił począt kowo to zjawisko jako "efekt mewy", a potem jako "efekt motyla" i stawiał pytanie, czy "trzepotanie skrzydeł motyla w Brazylii może wywolać tornado w Teksasie?" [Olciek 1996, s. 29]. Na skutek tego system dynamiczny staje się nieprzewidywalny . Jego zmiany mogą przebiegać wedlug różnych trajektorii i może się wyłonić wiele atraktorów 4 W modelach matematycznych obserwować można prawidlowość polegają cą na tym, że pojawianiu się chaosu deterministycznego sprzyja więk sza liczba zmiennych oraz wartość wykładników potęgi funkcji, chociaż zjawisko to można zaobserwować również dla prostej funkcji logistycznej, W teorii i praktyce zarządzania w większości przypadków mamy do czynienia z systemami nieliniowymi, gdyż występują pomiędzy nimi różnego rodzaju interakcje. Dlatego można stwierdzić, że systemy spoleczne pocIJegają wplywowi chaosu deterministycznego. Należy przy tym przyznać, że wniosek taki ma raczej charakter spekulatywny i intuicyjny, gdyż tak naprawdę to system spoleczny jest z reguly definiowany w sposób konstruktywistyczny , co niejako naturalnie ogranicza możliwość stosowania modeli matematycznych. Złożoność wynikająca z samoorganizacji związana jest z niespodziewanym powstawaniem uporządkowanych (zorganizowanych) struktur z nieuporządko wanych oraz niekierowanych w zallważalny sposób zbiorowości elementów. Nieprzewidywalny (złożony) charakter tych zjawisk wynika z faktu, że zgodnie z prawem wzrostu entropii niell porządkowanie powinno wzrastać. Wyj'ltkiem od tej reguły są systemy spoleczne i biologiczne, dla których celowość zachowania stanowi wyjaśnienie dla absorpcji porządku z otoczenia (zjawisko negentropii) w celu zmniejszenia wlasnego niellporz~)dkowania. 4 Atrakt'Or jest to obszar w przestrzeni rnzowcj, do którego i'.mierza ruch ukladu dynamiczllc~ go. Frnktalc, cz.yli specyficzne figl1l'y geometryczne, sHlllowi:1 specjalny przypadek atraktorów (dziwne atraklory), które powodują powslnwnnic w systemach dynamicznych zjawiska chaosu dctcrministyCi'.llcgo. Uproszczono wyjaśnienie terminów slosowanych w niniejszym oprncowilniu można 7.l1l1lcŻć m.in. w: [Tcmpczyk 19<)5 ; Gleiek 19 l)(jl. N:'ltomil:Isl szerzej koncepcje le upisywane SlJ \Y na s l~lll1j:lcych )lmcHch: rKaurrm:m 1993. 1995; ScJllIslcr 1995: Waldrop 19921 ..

(8) CzesiCHI' Mesjasz. Zjawisko samoorganizacji posiada nie tylko wyjaśnienie celowościowe lub jako efekt zarządzania. Jest ono powszechne w wielu systemach naturalnych. Koncepcja samoorganizacji powstawała w cybernetyce już w latach 50. i 60. w badaniach dotyczących automatów komórkowych czy automatów skotlczonych [Ashby 1962; von Foerster 1982]. W fizyce opisywana jest za pomocą "wylaniającego się porzi]dku" (emerging order) w termodynamice stanów nierównowagowych [Kauffman 1993, 1995; Prigogine, Stcngers 1990] oraz jest przedmiotem badań w ramach synergetyki [Haken 1978]. W biologii opisywana jest za pomocą autopoiesis, przedstawioną przez H. Maturana [1985], która przenoszona jest również do nauk spolecznych w pracach N. Luhmanna [1984, 1997]. Badania w zakresie tzw. sztucznej inteligencji oraz samoorganizacji określa się też czasem jako tzw. sztuczne życie (artifciallife) [Wal drop 1992]. Samoorganizacja jest w pcwnym sensie przcciwieI1stwem chaosu deterministycznego. Chaos opisuje zanik porządku, natomiast samoorganizacja jest oczywiście procesem odwrotnym. Są one jednak ze sobą zwhjzane ze względu na to, że w modelach matematycznych służących do badaJ\ samoorganizacji, w których np. wykorzystuje się automaty komórkowe, może wystąpić zjawisko złożoności obliczeniowej. Oprócz tego wiele problemów samoorganizacji jest redukowalnych do modeli opisywanych za pomocą systemów dynamicz: nych, co z kolei oznacza, że może w nich się pojawić chaos deterministyczny. Dlatego też modele takie przedstawiają zarówno powstawanie chaosu w miejsce porządku, jak i wyłanianie się porzi)dku z chaosu. Procesy samoorganizacji stanowią od dawna przedmiot zainteresowania ekonomii oraz teorii zarządzania. Samoorganizacja traktowana jest jako podstawa powstawania wolnego lynku, np. w metaforze "niewidzialnej ręki" Adama Smitha oraz w zarządzaniu - powstawanie elastycznych struktur organizacyjnych, czy też samorzutne powstawanie takich systemów, jak sieci przedsiębiorstw czy skupiska regionalne. Problem samoorganizacji nabiera również innego znaczenia w naukach społecznych,jeśli uwzględni się nawet umiarkowane podejście konstruktywistyczne. Powstaje bowiem wówczas pytanie, co podlega procesom samoorganizacji w systemach społecznych. N. Luhmann [1984, 1997] twierdził, że samoorganizacja (autopoiesis) dotyczy systemu społecznego, który można utożsamiać z systemem komunikacji. Koncepcja ta wydaje się zbyt daleko idąca. Dlatego też należy zgodzić się z opinią L. Leydesdorffa [2001, s. 298], który stwierdzil, że systemy społeczne nie są systemami samoorganizującym się, gdyż nie moż na sformulować precyzyjnej definicji tego procesu. Mogą być one natomiast jedynie traktowane jako systemy samoorganizujące się.. 4. Chaos a. złożoność. Chociaż w wielu opracowaniach pojęcia "teoria chaosu deterministycznego" i "teoria złożoności" często stosuje się zamiennie, to jednak, pomimo.

(9) Z!ożolly. że Si) one ze sobą związane, podejście takie wydaje się znacznym uproszczeniem. Jakjuż wspomniano powyżej, podstawową cechą systemów nieliniowych wykazujących chaotyczm) dynamikę jest wysoka zależność parametrów początkowych od niewielkich zmian. Niewielka zmiana wartości parametrów wyjściowych może prowadzić do dużych zmian - "efekt motyla". Istotną cechą tego zjawiska jest to, że przejście do chaosu odbywa się dla pewnej wartości parametru opisującego dany system. Po osiągnięciu wartości krytycznej stany równowagi systemu zaczynają wykazywać bifurkacje, czyli rozchodzenie się trajektorii w dwóch kierunkach, przy czym nie jest możliwe dokładne określenie prawdopoclobieIlstwa wyboru określonej gałęzi bifurkacji [Gleick 1996, s. 67-91]. Bifurkacje występują również w modelach teorii katastrof, lecz zagadnienie to wymaga odrębnej dyskusji, gdyż modeli tych nie wykorzystuje się zbyt często w naukach społecznych [Laszczak 1999]. W przeciwiel\stwie do w miarę dobrze określonych modeli chaosu, w zasadzie nie jest możliwe stwierdzenie, że istnieje jednoznacznie określona teoria złożoności. Z reguły mianem tym określa się następujące koncepcje [Rosser 2000, s. 319]: - termodynamiczny model stanów dyssypatywnych w stanach odleglych od równowagi [Prigogine, Stengers 1990], - modele rynków kapitalowych opracowane w znanym Instytucie Santa Fe zajmującym się problemami złożoności w ujęciu matematycznym; należy tutaj przede wszystkim wskazać na prace ekonomisty W.B. Arthura [1994, The Ecollomy ... , 1997], - modele systemów "na krawędzi chaosu" (edge of chaos) [Kauffman 1993, 1995], - równowaga chwilowa (temporary equilibrium) różniąca się od równowagi długookresowej w ramach koncepcji samoorganizacji warunków krytycznych (seif-organized criticality approach) , - modele zbiorowości wykazujących chaotyczną dynamikę oraz efekty zło żoności (porządek z chaosu) budowane z wykorzystaniem automatów komórkowych i algorytmów genetycznych - agent basa! modelling [Goldspink 2000].. 5. Organizacja jako system. złożony. -. przykłady zastosowań. Spośród wielu przykładów zastosowm\ modeli złożoności w teorii i praktyzarządzania obecnie najbardziej popularna jest koncepcja organizacji "na krawędzi chaosu". Koncepcja ta zostala opracowana i spopularyzowana przez. ce. S.A. Kauffmana [1993, 1995]. Jest ona stosowana jako zbiór metafor obejmum.in. następujące pojęcia: przejścia fazowe, nierówny krajobraz dostosowania (ruggedfitne.l's lalldscape), wyłanianie się (elllergence) , atraktory, chaos, krawędź chaosu, samoorganizujące się warunki krytyczne (.\·eif-organized criticality) , wzrastające przychody (increasing retums to scale) , relacje. jących.

(10) Czesław. Me~jasz. wytwarzające (gel1erative relationships), symulowane wyżarzanie (simulated an/lealing) , skrawki (patches) [Kauffman 1993,1995; Lissack 1999].. Aby uniknąć nadmiernej komplikacji, wynikającej z konieczności zapoznasię zc złożonymi modelami biologicznymi S.A. Kauffmana, niektóre z powyższych metafor, takie jak symulowane wyżarzanie czy skrawki, można pominąć, gdyż nie wplywają one na wartość niniejszego przykladu [Lissack 1999]. Trzeba przy tym pamiętać, że przy stosowaniu omawianych koncepcji należy mieć świadomość ich mctaforycznego, czyli przybliżonego charakteru. Łatwo bowiem zauważyć. że mówiąc o organizacji "na krawędzi chaosu". w przeciwiellstwie do systemów biologicznych analizowanych przez S.A. Kauffmalla, nie potrafimy powiedzieć,jaki system wykazuje takie cechy. Dalej idące analizy mogą pozwolić na bardziej precyzyjne poznanie poszczególnych składników analogii czy metafory, które przecież też mają charakter przybliżony. Jak już wspomniano powyżej, powodem takiego zjawiska jest charakter systemów społecznych, których w przeciwieI\stwie do systemów naturalnych i technicznych, nie można badać z pozycji obserwatora zewnętrzne go, używającego obiektywnego języka. nia. Tabela l. Zmiany podejścia do organizacji Podejście. Podejście. oparte na ekonomii neoklasycznej i klasycznej teorii organizacji i zarządzania. Liniowy i stopniowy proces zmian .. .. ..... .... . .... -- ..--._..... ...... _Jeden punkt równowagi; ewentualnie izolowane punkty równowagi, cząsto brak. ....."_.. " ... _..........,,.._......... ~. ". -."-. "'"-. możliwości przejścia --~--_._. ..,,",-_.... _-~-----_.-_. .... __. ". ._.~. naWil}Zuj1)Ce do teorii i postmodernizmu. złożoności. Zmiany nicliniowe, nicprzewidywalne, zdarzenia związane ze sobą ................."".................... . - ... ........ ..... ... .......--.............- ... ".". ". Wiele punktów równowagi; "krajobraz dostosowania" z wieloma punktami optimum; organizacja "na krawędzi chaosu" -._--.","_. __ ._._._- . ----_ ... _..-........ _---_ ...... _..... _.. _...... _............. -.._._--_ ...... _" .._._. __ .__ .. _-_ ... System zamknięty (tylko w modelach System otwarty; systemy sieciowe i powstamikroekonomicznych) wanie relacji pomiędzy wieloma rynkami ..... _---- ...__ .. __ ._---_.. --------------_.._-----_._- -_._---_.. Asymetria informacji i związany z nią Pelny dostąp do informacji ograniczony i zróżnicowany dostąp do wiedzy. __. __.._-_._------_._.__._---_._-------. .. Racjonalność. podmiotów uczestników gry rynkowej: podejście dedukcyjne I. __. -_.,---_. .. Malejące. forlll. kapitału. Źródło:. _-~_._-~--------_.-. przychody kr.,icowe tradycyjnych. ._-_._._------~._-_. _ _ _ _ _ _ •. ___ •· _ _ _ ·~ __ .. . _. ___ • ____ ".M·.~ ____ .·_·, _____ ... Dominacja ograniczonej racjonalności i dominacja podejścia indukcyjnego. -------------_.._._---_.._._-_.._._---Rosnące. przychody krańcowe nowej formy. kapitalu - kapitalu intelektualnego wynikającego z wiedzy organizacji. opracowanie własne na podstawie: [Kauffnulll 1993, 1995; Lissack 1999; Nestcrowicz. 200tJ.. Podstawowe cechy nowego podejścia do organizacji wynikającego ze stosowania modeli zaproponowanych przez W.B. Arthura oraz S.A. Kauffmana przedstawić można za pomocą cech zestawionych w tabeli l. Należy przy tym.

(11) Organizacja jako. złożolly. dodać, że ze względu na zmiany w definiowaniu organizacji, w którym uwzględnia się czy nniki psychospołeczne, analogie i metafory nawiązujące do teorii złożoności często wiąza ne są z koncepcjami z zakresu postmodernizmu oraz z podejściem kognitywnym (poznawczym) (cogl1ilive appronch).. Tabela 2. Metafory klasyczne i metafory zaczerpnięte z teorii oraz ich wpływ na tworzenie strategii organizacji Metafora klasyczna. Jeden punkt równowagi. Znlecenia prcskryplywne. zlożoności. Metafora zaczerplliętn. z teorii. z lożollOści. Poszukiwanie jedne- Krajobraz go optYI11l\lnego stllnu dostosowllllin systemu (stabilność, równowaga). Krajobl11z dostosowunia. mechanistyczna). Osiqgnirrcic mo7.liwaści kompleksowcgo kierowania i skutecznego planowania. Maszyna lorganizm. Dqżenie. Wykorzystanie. System. zamknięty. i przewidywalne. stany otoczenia (mclarOI<\. do ograni-. czania komie kwellcji zaklócel\ powstajqcych wcwnqtrl systemu oraz \II otoczeniu. System zamknh;ty i przewidywalne. Racjonnlność. Zalecen ia preskryptywnc. Zbiór lokillnyeh optimów (optymalnych stanów organizacji) Orgunizacja jako sieć sprzężeń zwrotnych pomiędzy wszystkimi intcresariusl.:lmi (sllIkellO!ders). "chaosu" do. kic\'Ownnia "chamicm". Umiarkowany nieporzqdek może być prlydnlny do zan:qdZ:lnin. przcpływem. inFormacji. za rządza nia zasobami ludzkimi oraz do ułatwia nia procesów innowacyjnych w organi7.acji Systclllzlożony. i dedukcja. Ograniczonn racjonalność i indukcja. sl!my otoczenia (metafora. mechanistyczna) ......- ............_..... ............... ... ........._.... _--.._--... __...... ... _... ..... _..._.............. -... ..-.... Liniowy proces Przewidywalność System zlożony Nieliniowość zmian, zmian i nic ln leżllość zmian za lcź.ność l.darlcl\. · ---- · --:~--:--I. -.~ ....--.....---. Niezależność. -.----.-. ..- --- ...---.- -. - - .-.-........- --..od Możliwość kontroli Podatność na małe. warunków. zmiany stunów. POcziltkowych. początkowych. ....- "C"-- ,-:-"C"C':- - ! Brak możliwości. przewidywania. .. --....- ---.... ......--..- .. .. --.. - .. ....---- .... -.- .......- - -- .- - .- --- ---·.._-- -·--1 Malcj1}CC prLychody Ognmiczcnia klaRosnące jJnychody Wiedz. jako jedyny krmlcowe. Źródlo ;. sycznego planowania knuicowc i zarzlldzlIl1ia projektami. czynnik produkcji nic podlcgajllcy prawu zmnicjszajljcych siC pClychouów kr:ll1cowych. opracowanic wlasne na podstawie: [Chul'ch 1999: Lissack 1999; Ncstcl'Owicz 2001]..

(12) I. Czeslmv M e,~jasz. Na obecnym etapie rozwoju teorii i praktyki organizacji i zarządzania wykorzystanie teorii złożoności sprowadza się przede wszystkim do prób stosowania analogii i metafor. Chociaż pojawiają się propozycje, aby wykorzystanie metafor związanych z teorią złożoności traktować nawet jako podstawę dla tworzenia teorii [Church 1999]. Podstawowe znaczenie mają dwa obszary: - uczenie się organizacji, zarządzanie wiedzą i kapitałem intelektualnym, - zarządzanie strategiczne, planowanie, tworzenie i wdrażanie strategii, w których również uwzględnia się procesy uczenia się organizacji i zarzqdzanie wiedzą. Zastosowania analogii i metafor złożoności mają charakter wielopoziomowy, poczynając przede wszystkim od poziomu.epistemologicznego - możli wość opisywania i przewidywania działania organizacji i jej otoczenia, a na szczegółowych rozwiązaniach koi\cząc - koncepcja organizacji na krawędzi chaosu. Na poziomie epistemologicznym teoria złożoności ukazuje ograniczenia przewidywalności działania organizacji oraz stanów otoczenia. Podaje to w wątpliwość wartość podejść, w ramach których eksponuje się racjonalność i możliwość przewidywania i planowania. Natomiast jeśli chodzi o tworzenie strategii organizacji, to teoria złożono ści stanowi źródło analogii i metafor, które pozwalają na pogłębione zrozumienie dynamiki organizacji i otoczenia. Niektóre z nich przedstawione zostały w tabeli 2. W rozważaniach dotyczących teorii i praktyki organizacji i zarządzania, w których wykorzystuje się analogie i metafory z zakresu teorii złożoności przedstawionej w ujęciu S.A. Kauffmana i W.B. ArthuJ'a, najważniejszą rolę odgrywają następujące koncepcje: - relacje wytwarzające (generative relatiollships) obejmujące dodatnie sprzężenia zwrotne, - wzrastające przychody krm\cowe, - ewolucyjność i nieliniowość procesów oraz zależność zdarzei\, - organizacja lIna krawędzi chaosu".. Relacje wytwarzające obejml(jące dodafIlie. sprzężenia zwrotne. Podstawofunkcjonowania systemów społecznych, do których opisu i analizy stosuje się modele systemów złożonych, są wzajemne oddziaływania pomiędzy elementami, w których występuje refleksywność'. Oznacza to, że decyzje podejmowane przez poszczególne podmioty wpływają na decyzje innych podmiotów, a jednocześnie podlegają wplywowi tych podmiotów. Podejście to różni się od tradycyjnego podejścia neoklasyczncgo, w którym relacje podmiotów WI) cechą. 5 Reflcksywllość w teorii organizacji I'OzlImianajcstjako stała, celowa i systematyczna obserwacja siebie (organizacji) celem dokonania, w razie potrzeby, koniecznej interwencji. Łatwo moź w na zauważyć. że jcsllo koncepcja kluczowa do zrozumienia zarzqcJzania wicdztl w organizacji [Kow zlow,ki 2002, ,. 2151..

(13) Organizacja jnko system. złożony. opisywane za pomocą modeli z zakresu teorii gier sprowadzały się głównie do poszukiwania równowagi na podstawie analizy ich funkcji użyteczności. W tego rodzaju relacjach istotną rolę zaczyna odgrywać mechanizm dodatniego sprzężenia zwrotnego, który można obserwować na wielu rynkach. Zachowanie i wybory jednego podmiotu powodują podobne zachowania części innych podmiotów. Przykładem takich zachowań jest rynek kapitalowy, na którym rozpoczęcie zakupów przez dominującego uczestnika jest często traktowane jako sygnał do zakupów przez innyclI. Wzrastające przychody krCllicowe. W przeciwielIstwie do teorii neoklasyczrozważaniach opartych na teorii złożoności zakłada się, że na rynku możliwe jest osiąganie wzrastających przychodów. Wynikać to może przede wszystkim z istnienia mechanizmów sprzężenia zwrotnego. Wszystkie interpretacje tej prawidlowości dają się sprowadzić do stwierdzenia, że prawo wzrastających przychodów dotyczy niematerialnych skladników wartości organizacji, czyli kapitału intelektualnego. Uproszczona interpretacja tej prawidłowości stanowiła podstawę do oczekiwali nieustającego wzrostu wartości akcji firm. nej, w. tzw. nowej ekonomii na rynku amerykaJ\skim w latach 90., czyli w okresie narastania "bUlIki internetowej". Obecnie problem wyceny kapitału intelektualnego staje się bardziej złożony, a poglądy o możliwo ści nieskOllczonego przyrostu jego wartości krańcowej poddawane są dyskusji. EwolucyjllOŚ ć i nieliniowo.ić procesów O/'CIZ zaleŻno.ić zdarzeń. W tradypodejściach do rynku i do działania organizacji zakłada się, że zmiany następują liniowo. Obecnie, korzystając z metafor zaczerpniętych z teorii zło żoności (chaosu), zakłada się, że zmiany następują skokowo. Relatywnie niewielka zmiana jednego z parametrów opisujących system może powodować gwałtowną zmianę całego systemu . ~11 cecha systemu określana jest jako załeżność zdarzeń. Mało istotne zdarrenia, dzięki mechanizmom dodatniego sprzężenia zwrotnego oraz zwiększającym się przychodom może detenninować długotrwałe rozwiązania. Cecha ta dotyczy zarówno mechanizmów działania rynku, jak i funkcjonowania przedsiębiorstw.. cyjnych. Organizacja" /UI krawędzi chaosu". Jest to koncepcja S A. Kauffmana [1993, 1995]. Stwierdzi! on, że zachowanie systemów żywych jest najbardziej stabilne w wąskim przedziale pomiędzy stabilnością i stanem nieuporztjdkowanym - "krawędź chaosu". W tym właśnie obszarze elementy systemów żywych wydają się posiadać największą liczbę efektywnych relacji z innymi elementami oraz przekazuj l) największe ilości użytecznych informacji. Metafora ta może być stosowana do sytuacji z życia społecznego. Biuro, które nie jest całkiem uporządkowane, wydaje się być najbardziej efektywne. Podobnie gospodarka, która nie jest zbyt intensywnie regulowana, wydaje się najefektywniejsza. Oczywi ste jest, że metafora ta jest traktowana bardzo intuicyjnie, natomiast wynika ona z modelu, który nie posiada zbyt wiehl cech wynikających z prostych intuicji..

(14) I. Czes/wl' Mesjasz. Analogie i metafory wykorzystywane są do formułowania nowych koncepcji i zasad zarządzania strategicznego, spośród których można przedstawić kilka przykładów, D, Levy [1994] stwierdził, że teoria złożoności może być wykorzystywana w zarządzaniu strategicznym, co może prowadzić do następujących wniosków: - ze względu na charakter systemów złożonych nic jest możliwe planowanie długoterminowe, - niespodziewane zmiany o szerokim zakresie mogą pojawiać się niespodziewanie, - przedsiębiorstwa i sektory nie dqżą do jednego stanu równowagi, z czego wynika, że jedna strategia prowadząca do osiqgnięcia przewagi konkurencyjnej przy założeniu określonego kOlkowego lub długoterminowego stanu otoczenia nie może zapewnić im długoterminowego powodzenia. Innym przykładem stosowania teorii złożoności w zarządzaniu strategicznym jest koncepcja konkurencji na granicy chaosu. Wykorzystując podstawowe zalecenia dotyczące braku możliwości predykcji oraz niepewności i zmienności otoczenia, autorzy tej koncepcji starają się określić zbiór reguł postępowania w warunkach nowoczesnego, silnie zmiennego otoczenia [Lissack 1999; Nesterowicz 200 I; Pascale 1999]. O ile jednak pojęcie to posiada odpowiedni sens w teoretycznych modelach chaosu albo w ich zastosowaniach w naukach przyrodniczych, o tyle w odniesieniu do nauk społecznych jest to na pewno metafora, i to o bardzo ogólnie określonych relacjach pomiędzy znaczeniem pojęcia podstawowego a znaczeniem pojęcia opisywanego. Podobnie należy traktować spotykajf]cy się z coraz większym zainteresowaniem termin "organizacja fraktalna" [Warnecke 1999; Perechuda 2000]. Koncepcja ta jest podobną ogólną metafon] jak "organizacja na krawędzi chaosu" stosowaną również w zarządzaniu strategicznym [Pascale 1999]. Znaczącym uproszczeniem wydaje się tcż stosowanie zaczerpniętej z teorii zlożoności metafory wyłaniania się (emergence) do opisu i analizy koncepcji wyłaniającej się strategii, zaproponowanej przez H. Mintzberga [1978]. Zalety i wady tych metafor wymagają jcdnakże odrębnego szczegółowcgo omówienia.. 6.. Zakońc:zenie. Pomimo wielu słabości wykorzystania analogii i metafor z zakresu teorii w teorii i praktyce zarzi]dzania, których analiza przekracza ramy niniejszego opracowania, można stwierdzić, że koncepcje przedstawione powyżej poszerzają opis zjawisk, które spotyka się zarówno w naukach o zarzqdzaniu, jak i w praktyce. Dotyczy to w szczególności takich zagadnień, jak rola złożoności. informacji w organizacji, uczenie. się organizacji oraz zarządzanie wiedzą i zarządzanie kapitalem intelektualnym. Warto też podkreślić znaczenie teorii systemów zlożonych we współczesnym zarządzaniu strategicznym. Należy nato-.

(15) system. miast mieć na uwadze, że opis i analiza organizacji z wykorzystaniem teorii złożoności są przydatne, o ile stosujący je autorzy świadomi są występujących w takiej sytuacji ograniczell. Ostrożniej należy podchodzić do znaczenia analogii i metafor jako narzędzia predykcji w naukach o zarządzaniu, Natomiast ich stosowanie jako podstawy do formułowania norm i sposobów ich wdrażania, czyli podejście preskryptywne i podejście regulacyjne wymagają jeszcze wielu badalI teoretycznych i empirycznych, Literatura Arlhur W ,B. [1994J,lllcreasillg Retlll'lls mul Path Depelldellce in the Ecollom)', University of Michigan Press, Ann Arbar, MI. Ashby R.W. [1962], Principles of [he Selj-Orgollizillg S)'stem [w:] Prillciples oj Selj-. -Orgal1izatioll, I-I. von Foerster, W. Zopf (cds), Pergamon Press, New York, Batcson G, [1979], Miml a/ld Nature: A Necessary Ullity, Bantam Boob. New York, Beer S. [1972], Bmin aft/w Firm, Penguin Press, New York. Biggicl'O L. [1998], Som-ces oj Complexity in Hl/man Systems, http://www,dis.ulliroma I.it/pub/EM/biggiero/page.html. Chaitin G. [1987a], Algorit/u/lic IIl/orllla/ioJ! Theory, Cambridge University Press, Cambridge. Chaitin G. [1987b], Injorl1latio/!. Randol/mess & Incompletness, World Scicntific, Singapore. Church M. [1999], Orgallizillg Simpll' for Complexity: Beyalld Meta"hor Towards T/leory, "Long Rangc PIaning", vol. 32, nr 4. The Ecollo/1/y as Oli EI'oll'illg COIII,,/ex Systelll [1997], W.B. Arlhur, S.N. Durlauf, D.A. Lane (eds), II, Santa Fe 1l1Slilllte Sludies in lhe Sciences of Complexity, voI. 27, Westview Press (perset.s Oroup), Boulder, CO.. Foerster H. von. [1982], ObserviJlg Systems. A Collectioll oj Papers by Heinz von Foerster, Intersystems Publications, Seaside, CA. Oleick J. [1996], Chaos, Wydawnictwo Zysk i S-ka, Warszawa. Ooldspink C. [2000], ModelIilIg Social Sys[ellls as Comp!ex: Towards aSocia! Silllll!atiou Meta-model, .. Joumul af Arlificial Socielies and Social Silllulation (JASSS)", vol. 3, nr 2, http://www.soc.surmy.ae.uk/JASSS/3/2/I.hlml Baken I-I. [1978], S)'lIerge[ies: AlIllltroduetioll, Springer Verlag, Heidelberg-Berlin-New York. Kaufl'man S.A. [1993], Th" Origills oj Order: Self-Orgallizatioll alld Seleetioll ill EI'ollltioll, Oxford University Press, New York-Oxford. Kallffman S.A. [1995], At !-lome ill the Ullil'erse. The Seareilfor L.aws of Se/j-Orgalliw[iou alld COlllp!exi[)', Oxford University Pross, New York-Oxford. Kozlowski J. [2002], Ref/eks)',vllo.ić - jedllll z klllezow)'ch idei "rze/oll'" tysiącleci [w:] Kreowanie nowego, praca zbiorowa, Wydawnictwo Wyż.szej Szkoły Przedsiębiorczości i Zarządzania im. L. Koźmh\skiego. Warszawa. Laszczak M. [1999], Idea teorii katastroJjako 11lodeluIlieciąglości %czenia IV zarządza nill strategicznym, "Organizacja i Kierowanie", 111' 2 (96). Lcydesdorff L. [2001], fi Socialogical T/leor)' ojCollllllllllicatioll. T/lO Se/f-Orgalliwtioll oj [he Kllowledge-Based Socie[y, Universal Pllblishers/llPUBLlSHCOM, USA. Levy D. [ 1994], C/raos T/war)' alld Strat egy. TheOl'y, A""lica[iolls alld M",ragerialllll"UcatiOlls, "Slrategie Management Journal", vol. 15, Summer..

(16) Czeslaw Lissack M.R. [19991, COl1lplexity: The Science, its Vocabll{ary, and ils Re/ation to Drganizmiolls, "Emergcnce", vol. 1, nr l, Luhmann N. [1984], Soziale Syslel1le. GrlIlldrijJ etna allgel1leillen Theorie, Suhrkamp, Frankfurt a. M. Luhmann N. [1997], Die Gesellschaft der Gese/lschaft. Suhrkamp, Frankfurt a. M. Maturana !-I. [1985], AlI/opoiesis, "Projektowanie i Systemy", l. 7. Mintzberg H. [1978], Patterm ill Strategy Formatioll, "Management Science", vol. 24, nr 9. Nesterowicz P. [2001]. Organizacja Ha krawędzi chaosu, Wydawnictwo Profesjonalnej Szkoly Biznesu, Kraków. Pascale R.T. [1999], SUIt/lig tlle Edge ofClwos, "Soan Management Revicw", vol. 40, nr 3. Perechuda K. [2000], Orgallizacjafraktallla [w:] Zarządzallie przedsiębiorstwem przyszlości.. Koncepcje, modele, me/ody, pod red. K. Perechucly, Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa 2000. Pfeffer J" Salancik G.R. [1978], Tlw Extemal Call/rol ofOrgallizatiolls, !-Ia1'pcr & Row, New York. Prigogine 1., Stengers I. [1990], Z chaosu ku porządkowi, PIW, Warszawa. Rosser J.B, [1999], On Ihe Complexily oj Ecollomic Dynamies. "Journal af Economic Per-. spectives", vol. 13, nr4. Rosser J.B. [2000], A.lfJeets oj Dia/eetics alld Non-Lineor Dynamie"" "Cambridge Journa1. or Ecollomics", vol. 24. ScJlllster H.G. [1995], Chaos determil/istyczny. Wprowadzenie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Simon I-I.A. [1969], The Science.l· aft/le Artificia/, MIT Press, Cambridge, Mass. Tempczyk M. [1995], Ś",iat harmonii i chaosu, PIW, Warszawa. Wal drop M. [1992]. Complexity, Simon and Schuster, New York. Warnecke J-1J. [1999], Rewolucja kullury pJ'zedsi~biorslwa. Przedsiębior.\·fwo fraktalne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Weick K. [1995], Senselllaking in Organizations, Sage, Thollsand Oaks, CA.. The Organlsation as a Complex System Complexity themy and chaos theory. also called the theory of non-linear dynamie systems, have often served as an inspiration to numy academic studies on management published Qver the past several years in international and Polish literature. In deseribing and analysing an organisatiol1's actions t1sing cOl1cepts from complex systems theory. analogies and metaphors sllch as chaos, the verge of chaos and fmctal organizatioll are most often used. Less oFten mathematical model s of complexity are llsed. The purpose of the article is to organise the fundamental concepts on the definition ar lhe organisatioll and systematise and evaluate the ways in which analogies and metaphors glealled from complex systems theory in management are llsed in management science. The article is addressed to specialists dealing with issues sllch as the learnillg organisation, knowledge management Ol' intellectual capital management..

(17)