1. Parte prima
Dalla scienza classica
alla teoria della complessità
Questa prima parte intende fornire un quadro completo dell’attuale stato dell’arte
sulla teoria della complessità. Si attinge dai numerosi contributi presenti in lettera-
tura in campi tra loro diversissimi. Non stupisca pertanto il fatto che vengono cita-
STATO DELL’ARTE MODELLO PROPOSTO
Parte prima: Parte seconda:
Dalla scienza classica alla I sette principi della teoria
teoria della complessità della complessità
• I sistemi complessi
• La scienza classica
• I concetti di Prigogine
• La teoria della complessità
Parte terza: Parte quarta:
Dal management tradizionale I sette principi della complessità
al management della complessità applicati al management
• Economia e complessità
• Verso il management della
complessità
TEORIADELLACOMPLESSITÀ
1. AUTO-ORGANIZZAZIONE
2. ORLO DEL CAOS
3. PRINCIPIO OLOGRAMMATICO
4. IMPOSSIBILITÀ PREVISIONE
5. POTERE DELLE CONNESSIONI
6. CAUSALITÀ CIRCOLARE
7. APPRENDIMENTO TRY&LEARN
TEORIADELLACOMPLESSITÀ
DECLINATANELMANAGEMENT
1. AUTO-ORGANIZZAZIONE
2. DISORGANIZZAZIONE CREATIVA
3. CONDIVISIONE
4. FLESSIBILITÀ STRATEGICA
5. NETWORK ORGANIZATION
6. CIRCOLI VIRTUOSI
7. LEARNING ORGANIZATION
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2. ti contributi di fisici, matematici, informatici, ingegneri, biologi, filosofi, letterati,
economisti e studiosi di management ecc.
Si parte con una definizione delle caratteristiche principali dei sistemi com-
plessi (cap. 1). Si chiarisce inoltre la differenza tra gli aggettivi «complesso» e
«complicato», due termini comunemente considerati sinonimi, ma che in realtà al-
ludono a situazioni notevolmente diverse.
La complessità è da sempre presente agli occhi dell’uomo, generando spesso
un senso di smarrimento, simile a quello provato da Dante, smarrito nella «selva
oscura». Eppure la scienza è stata incapace fino a tempi recenti di considerare que-
sti aspetti del reale nella sua indagine. Si svolge pertanto un percorso storico tra i
«giganti» della scienza (cap. 2), che ci consente di capire il viaggio che ci ha por-
tati dalla straordinaria figura di Isaac Newton fino a quella di Ilya Prigogine, pre-
mio Nobel per la chimica nel 1977 e massimo scienziato della complessità. I suoi
concetti sono il punto di partenza per chiunque desideri studiare a fondo la teoria
della complessità.
Nel terzo capitolo si discute in maggiore profondità del cambiamento nell’ap-
proccio scientifico generato dalla teoria della complessità. Ci si sofferma in parti-
colare sull’oggetto del cambiamento, la concezione del tempo, e sulla modalità del-
lo stesso cambiamento: la nuova teoria non sostituisce la vecchia, ma si affianca ad
essa.
4 Prede o ragni
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3. Capitolo 1
I sistemi complessi
«Mi ritrovai per una selva oscura».
Dante Alighieri
Per quanto ci riguarda, lo studio della complessità prende l’avvio da una sensazio-
ne, da una presa di coscienza della scarsa conoscenza – o ignoranza – dei fenome-
ni che accadono attorno a noi. È proprio questa la molla che fa scattare il desiderio
di una comprensione sempre maggiore e accurata della realtà.
Si tratta di una sensazione che ha da sempre permeato l’esistenza delle perso-
ne. Dante Alighieri esprime questo senso di smarrimento in modo sublime nelle
prime righe della Divina Commedia:
«Nel mezzo di cammin di nostra vita
mi ritrovai per una selva oscura,
ché la diritta via era smarrita».
1.1 Da Dante a un CEO americano
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4. Si tratta di una vera e propria provocazione dal Medioevo per gli studiosi del-
la complessità. È proprio «nel mezzo di cammin di nostra vita» che perdiamo la
strada. È proprio mentre si accumula sempre maggiore conoscenza che ci si accor-
ge degli abissi di ignoranza. E, inevitabilmente, ci si perde nella selva oscura, che
altro non è che la complessità del mondo che ci circonda e di cui facciamo parte.
La selva oscura è la complessità.
Dioguardi (2000, p. 59) cita Ugo Businaro per esprimere questi concetti:
Più le nostre conoscenze si approfondiscono – tanto che ci sembra di avvicinarci
a conoscere tutto (c’è chi parla di una teoria del tutto) – più la conoscenza si al-
lontana nel senso che si restringe l’area di padronanza che ciascuno può averne.
Lo scibile è così grande e così complesso che sempre meno è possibile che una
sola persona, anche un genio, riesca a dominare tutte le conoscenze. Il mito di
Leonardo è sempre più lontano.
Il mito di Leonardo di una conoscenza illimitata non appare più raggiungibile
di fronte alla complessità, perché «ad ogni aumento della conoscenza corrisponde
un aumento dell’ignoranza, e a nuovi tipi di conoscenza corrispondono nuovi tipi
di ignoranza» (Ceruti, 1986, p. 46).
Da quanto detto appare chiaramente come sia l’osservatore a determinare in
larga parte la complessità. È cioè l’osservatore, in base alla sua conoscenza o non
conoscenza, in base alla sua presa di coscienza o meno, che stabilisce se la realtà
che lo circonda è più o meno complessa. Si dice in questo senso che la complessità
è soggettiva.
Si è visto, dunque, come le provocazioni dantesche dal Medioevo ci imponga-
no delle riflessioni importanti. In fondo, Dante non si trova in una situazione di-
versa da quella che sperimentiamo noi di fronte alla complessità. A volte ci sembra
di trovarci davvero in una selva oscura e di avere perso la strada proprio nel mo-
mento in cui credevamo di averla trovata. Non sembri dunque azzardato l’accosta-
mento tra le parole di Dante e quelle di un CEO di un’azienda globale statunitense
di Fortune 100 pronunciate nel gennaio del 2000. Provocazioni dal Medioevo e pro-
vocazioni dal 2000...
Ho la sensazione di trovarmi seduto davanti a un falò da campo, a tarda notte,
mentre le braci si esauriscono lentamente. Riesco a sentire i rumori che nascono
dove finisce la luce, appena fuori dalla mia portata visiva, ma non so chi li pro-
duce, né cosa significano (Foster, Kaplan, 2001, p. 159).
La prima sensazione che proviamo di fronte alla complessità è dunque una
sensazione di smarrimento. Ci sembra che le cose siano assolutamente fuori dal no-
stro controllo. Si vedrà più avanti come questa perdita di controllo possa anche tra-
sformarsi in un vantaggio.
6 Prede o ragni
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5. 1.2 Caratteristiche dei sistemi complessi
Ci sentiamo smarriti, la nostra conoscenza è insufficiente e man mano che aumen-
ta lo è sempre di più. Questo perché i sistemi di cui facciamo costantemente espe-
rienza sono sistemi complessi.
Prima di studiare in cosa consiste la complessità di un sistema, iniziamo con il
definire il sistema. Noi abbiamo a che fare con un’infinità di sistemi. Tutto può es-
sere un sistema o fare parte di un sistema (Miller, 1986, p. 48):
Il termine sistema ha molti significati. Vi sono sistemi di numeri e di equazioni,
sistemi di valori o di pensiero, sistemi di leggi, sistemi solari, sistemi organici, si-
stemi economici, sistemi di comando e di controllo, sistemi elettronici [...]. I si-
gnificati del termine «sistema» vengono spesso confusi. Il più generale, tuttavia,
è il seguente: un sistema è un insieme di unità interagenti che sono in relazione
tra loro. La parola «insieme» implica che le unità che lo compongono hanno pro-
prietà comuni, il che è essenziale ai fini della interazione e relazione tra esse. Lo
stato di ciascuna unità è vincolato, coordinato, o dipendente dallo stato delle al-
tre unità. Inoltre vi è almeno un’operazione che si può applicare alla somma di
queste unità che dà un valore che è maggiore del valore che si ottiene applicando
quell’operazione alla somma di quelle unità prese singolarmente.
Un sistema è, secondo il filosofo francese Edgar Morin (1983, p. 131), una
«unità globale organizzata di interrelazioni fra elementi, azioni o individui». Si trat-
ta quindi di elementi che interagiscono e sono governati da un principio di orga-
nizzazione che stabilisce alcune «regole di comportamento» per gli stessi.
Proprio in riferimento alle relazioni tra gli elementi del sistema, l’esperta di
comunicazione Rosanna Celestino (2002a) fornisce una prima definizione di siste-
ma complesso:
Quando parliamo di complessità facciamo riferimento al numero delle azioni che
sono connesse tra loro all’interno di un sistema. Definiamo «sistema» un insieme
di parti che si influenzano reciprocamente, quindi possiamo parlare di sistemi più
o meno complessi facendo riferimento al numero di connessioni / influenze pre-
senti nel sistema. [...] Più connessioni uguale più influenze reciproche, più com-
plessità. Anche i singoli sistemi sono connessi tra loro e quindi si influenzano re-
ciprocamente: più sistemi connessi tra loro uguale più complessità.
Definire un sistema complesso solamente per l’alto numero delle sue connes-
sioni non è però sufficiente. Un sistema complesso è contraddistinto anche da altre
caratteristiche. Joel de Rosnay (1977, pp. 117-18) dà una definizione più completa
delle caratteristiche di un sistema complesso:
• un sistema complesso è composto da una grande varietà di componenti o di
elementi che possiedono delle funzioni specializzate;
• questi elementi sono organizzati per livelli gerarchici interni (nel corpo:
cellule, organi, sistemi di organi);
7I sistemi complessi
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6. • i diversi livelli e gli elementi individuali sono collegati da una grande va-
rietà di legami. Ne viene fuori un’alta densità di interconnessioni;
• le interazioni tra gli elementi di un sistema complesso sono di tipo partico-
lare. Esse sono definite non lineari.
Soffermiamoci ancora sulle interazioni tra gli elementi. Sono non lineari. Se-
condo Dioguardi (2000, p. 41) questa è una caratteristica fondamentale che con-
traddistingue i sistemi complessi, che altrimenti sarebbero solamente complicati1
:
Un’attenzione particolare va riservata al concetto di «interazione», nella sua ac-
cezione diretta e di retroazione (feedback): si tratta di collegamenti fra le parti che
determinano reciproche influenze e condizionamenti in una concezione dinami-
ca, quindi non statica. Se si verificasse soltanto quest’ultimo aspetto, si sarebbe
in presenza di una struttura in stato di quiete, alla quale potrebbe ben applicarsi il
concetto di «complicazione», prima o poi conoscibile, spiegabile e quindi ricon-
ducibile al significato di semplice.
NeiprimianniOttantaifisicicominciaronoarendersicontochemoltisistemidi-
sordinati potevano essere descritti dalla dinamica non lineare. L’intero poteva cioè es-
sere maggiore della somma delle sue parti. Nei sistemi lineari il tutto è rigorosamen-
te uguale alla somma delle sue parti. Si può anche dire che le connessioni non porta-
no valore aggiunto. Se invece le connessioni vengono considerate non lineari, si at-
tribuisce loro l’importanza di determinare la struttura e l’organizzazione del sistema.
Le due caratteristiche fondamentali per descrivere un sistema sono gli ele-
menti e le connessioni. In un sistema complesso gli elementi sono molto numero-
si. Questo fatto è evidente se solo si considerano alcuni sistemi complessi (fonte:
Haken, 1985, p. 195):
• cervello – 1011
– 1012
neuroni (100-1000 miliardi);
• mondo – 1010
persone (10 miliardi);
• laser – 1018
atomi;
• fluido – 1023
molecole/cm.
Oltre alla numerosità, un’altra caratteristica importante degli elementi facenti
parte di un sistema complesso è la varietà. Gli elementi sono tra loro diversi e que-
sta diversità è alla base di numerosi fenomeni che rendono la complessità così dif-
ficile da studiare, ma allo stesso tempo così affascinante. Secondo il biologo John
Tyler Bonner (1988, pp. 98-99), dell’Università di Princeton:
Mi sembra che la cosa più importante sia che le parti spesso non sono solamente
numerose, ma di frequente sono diverse nella loro struttura e funzione. [...] Se si
8 Prede o ragni
1
La differenza tra complicato e complesso, due aggettivi che nell’uso quotidiano sono pratica-
mente sinonimi, viene analizzata nel dettaglio nel paragrafo 1.4.
cap-01T 7-04-2005 15:17 Pagina 8

7. guarda la complessità all’interno degli organismi, si può far corrispondere la sud-
divisione delle parti del corpo a una divisione di compiti. Ci sono cellule di tessu-
ti o organi che sono specializzate in funzioni specifiche come lo scambio di gas, la
rimozione dei rifiuti, l’assorbimento di energia, la locomozione, la coordinazione.
Tra gli elementi individuali di questi sistemi esistono inoltre moltissime con-
nessioni. Se assumiamo che per ogni neurone del cervello esistano 1000 dendriti, il
numero delle connessioni è allora dell’ordine di 1012
o di 1013
(Haken, 1985, p. 195).
Le connessioni, come già visto, sono non lineari. La varietà è dunque un aspet-
to che ha a che fare sia con gli elementi che con le connessioni. La varietà emerge
come caratteristica principale di un sistema complesso. Secondo Frizelle (1998, p.
27), importante studioso della teoria della complessità applicata al management, il
fenomeno è evidente in molti campi diversi: «La cosa che appare forte e chiara è
che la complessità è fortemente legata alla varietà, nel mondo della biologia come
in quello della fisica come in quello dell’impresa. Dirò di più, ha qualcosa a che fa-
re con il modo con cui tutta questa varietà interagisce».
Detto questo è possibile enunciare una serie di sistemi che, racchiudendo le ca-
ratteristiche descritte, rappresentano sicuramente sistemi complessi (Haken, 1985,
p. 196):
• biologia: DNA, cellule, organismi, cervello;
• economia: aziende, economia nazionale, economia mondiale;
• linguistica: linguaggi;
• sociologia: individui, piccoli gruppi, grandi gruppi, società;
• fisica: cristalli, plasmi, fluidi, laser;
• chimica: reazioni chimiche;
• scienze del computer: computer paralleli.
I risultati sulla definizione dei sistemi complessi sono sintetizzati in fig. 1.1.
9I sistemi complessi
Fig. 1.1 Caratteristiche di un sistema complesso
cap-01T 7-04-2005 15:17 Pagina 9

8. 10 Prede o ragni
1.3 I sistemi complessi adattativi
Fino a questo momento si è parlato di sistemi complessi in generale. La teoria del-
la complessità studia i sistemi complessi. Un tipo particolare di sistema complesso
che viene studiato per la sua importanza è il sistema complesso adattativo o CAS
(Complex Adaptive System). Un CAS è un sistema complesso vivo. Gli esseri vi-
venti sono CAS. Noi siamo CAS.
Secondo Holland (2002, pp. 47-48), studioso del gruppo di Santa Fe, i CAS
aggiungono alle caratteristiche già viste per i sistemi complessi, una caratteristica
fondamentale: i CAS si adattano o imparano. Dalla fig. 1.1 si passa dunque alla fig.
1.2. Si vuole mettere qui in evidenza come le caratteristiche di un sistema com-
plesso debbano, nel caso di un CAS, essere funzionali all’adattamento.
Simona Cerrato (1996, p. 2), laureata in fisica all’Università di Torino, indica
come questa capacità di adattamento sia raggiunta tramite l’elaborazione del-
l’informazione e la costruzione di modelli:
Complessi sono tutti quei sistemi e quei fenomeni costituiti da molti componen-
ti o agenti che interagiscono tra loro in infiniti modi possibili e il cui comporta-
mento non è dato dalla semplice somma dei comportamenti dei suoi elementi co-
stitutivi ma dipende fortemente dalle loro interazioni. I sistemi complessi sono
inoltre adattativi, nel senso che sono in grado di elaborare informazione, di co-
struirsi dei modelli, di adattarsi al mondo e di valutare se l’adattamento sia utile
o meno.
Gli elementi del sistema hanno dunque lo scopo principale dell’adattamento e
per raggiungere questo obiettivo ricercano continuamente nuovi modi di fare le co-
costituito da
molti diversi non-linearimolte
CONNESSIONI
SISTEMA
COMPLESSO
ELEMENTI
SISTEMA
COMPLESSO
SISTEMA
COMPLESSO t
to
i
i
Fig. 1.2 Caratteristiche di un sistema complesso adattativo
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9. se e di apprendere. Danno così vita a sistemi estremamente dinamici, in cui picco-
li cambiamenti possono generare conseguenze inimmaginabili2
, come appare chia-
ramente dalle parole di Axelrod e Cohen (1999, p. xi):
Chiamiamo questi mondi sistemi complessi adattativi. Nei sistemi complessi
adattativi ci sono spesso molti partecipanti, forse anche molti tipi di partecipanti.
Essi interagiscono in modi intricati che continuamente ridanno forma al loro fu-
turo collettivo. Nuovi modi di fare le cose – anche nuovi tipi di partecipanti – pos-
sono sorgere, e vecchi modi – o vecchi partecipanti – possono svanire. Questi si-
stemi sfidano la comprensione e la previsione. Queste difficoltà sono familiari a
chiunque abbia visto piccoli effetti generare conseguenze esagerate.
Lo studio dei sistemi complessi – e in particolare di quelli adattativi – è stimo-
lante e si può rilevare un’avventura di straordinaria intensità. Significa infatti stu-
diare noi stessi e tutti i sistemi che hanno a che fare con la nostra vita. È qualcosa di
più della sterile applicazione di formule matematiche. Ha a che fare con la ricerca
del senso delle cose. Ha qualcosa a che fare con il senso di smarrimento dantesco.
L’entusiasmo che si può provare nel momento in cui si comincia a penetrare nei se-
greti della nostra esistenza e delle cose che ci riguardano appare tra le righe di que-
sta dichiarazione di Murray Gell-Mann3
(2002, pp. 32-33), dell’Istituto di Santa Fé:
Ogni organismo vivente è un Complex Adaptive System. In un mammifero quale
l’essere umano, anche il sistema immunitario è un sistema di questo tipo. Il suo ef-
fetto è qualcosa di simile all’evoluzione biologica, ma in una scala temporale più
veloce (se fossero necessari centinaia di anni per sviluppare gli anticorpi ai batte-
ri, ci troveremmo in guai seri). Il processo di elaborazione del pensiero e dell’ap-
prendimento nell’essere umano è anch’esso un sistema adattativo complesso. [...]
Anche le aggregazioni di esseri umani possono essere esempi di sistemi adattativi
complessi [...]: le società, le aziende, le imprese scientifiche e così via.
Cammarata (1999, p. 45), informatico autore dell’interessante libro Comples-
sità 2000, si sofferma in particolare sul cervello umano, il sistema più complesso
in assoluto:
Il numero di neuroni varia dalle poche migliaia o decine di migliaia in animali
molto semplici sino ai dieci miliardi nell’uomo. Concentrandoci, per fissare le
idee, sul cervello umano, ogni neurone è connesso con molti altri, mediamente
con migliaia di altri, formando così una immensa rete neuronale, certamente l’or-
ganizzazione più complessa dell’universo, pur con un peso poco superiore al chi-
lo e con un volume pari alla cilindrata di un’automobile media.
11I sistemi complessi
2
Si tratta dell’effetto butterfly, di cui si parla diffusamente nel proseguo del libro.
3
Membro emerito, fondatore e già Presidente del Consiglio dell’Istituto di Santa Fé. Premio No-
bel per la fisica nel 1969.
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10. Infine vediamo alcuni aspetti fondamentali che riguardano il comportamento
dei CAS. In particolare, in fig. 1.3, si opera un confronto tra i sistemi semplici (to-
talmente ordinati), i sistemi caotici (totalmente disordinati) e i sistemi complessi
adattativi (ordinati e disordinati).
12 Prede o ragni
TIPO DI SISTEMA
Sistema semplice Sistema complesso Sistema caotico
adattativo
Numero Pochi stati possibili Grande numero Grandissimo
di stati di stati possibili numero di stati
possibili
Connessioni Connessioni fisse Componenti dispersi Componenti
tra i componenti e liberi di interagire dispersi e liberi
localmente all’interno di di interagire
una struttura gerarchica localmente
Comportamento Semplice: Emergente: prevedibile Disorganizzato:
prevedibile e imprevedibile imprevedibile
Esempi Il sistema di Gli organismi viventi, Il tempo
riscaldamento le organizzazioni, meteorologico,
centralizzato le ecologie, le culture, una pila di
le politiche sabbia
ASPETTIFONDAMENTALI
Fig. 1.3 Aspetti fondamentali di un sistema semplice, caotico o complesso adattativo
(fonte: adattamento da Battram, 1999, p. 29)
Un sistema semplice è un sistema che può assumere pochi stati. Le connessio-
ni tra i componenti sono fisse e il comportamento è totalmente predicibile. Si pen-
si al sistema di riscaldamento centralizzato. Le tubature rappresentano le connes-
sioni fisse. Il comportamento è meccanico: se la temperatura si alza troppo il ri-
scaldamento si spegne, se la temperatura si abbassa troppo il riscaldamento si ac-
cende.
Un sistema caotico è un sistema che può assumere diversi stati. I suoi compo-
nenti sono dispersi e liberi di interagire localmente e generano un comportamento
assolutamente non predicibile. Si pensi in questo caso al tempo meteorologico. Si
tratta di un sistema caotico, in cui le interazioni possono essere le più varie e ina-
spettate e il comportamento che ne consegue non è prevedibile se non sul brevissi-
mo periodo. Il tempo che farà tra un mese non è prevedibile.
I sistemi complessi adattativi si posizionano tra gli estremi di una semplicità
che richiama troppo da vicino la staticità di un meccanismo e la caoticità di un com-
cap-01T 7-04-2005 15:17 Pagina 12

11. portamento che fugge al nostro controllo. Possono essere ancora assunti molti sta-
ti, ma rispetto ai sistemi caotici i sistemi complessi adattativi hanno una struttura
gerarchica che mantiene un certo grado di controllo. Il comportamento si presenta
in questo caso come emergente dalle interazioni tra gli elementi e oscillante tra la
predicibilità e l’impredicibilità. È facile vedere in questi aspetti fondamentali le ca-
ratteristiche nostre e delle nostre organizzazioni economiche e sociali, che si dota-
no di una struttura gerarchica e si trovano in bilico tra periodi di elevata stabilità e
periodi di cambiamento discontinuo, inaspettato, dirompente.
1.4 Complicato e complesso
Al termine di questo capitolo riteniamo importante puntualizzare la differenza tra
due aggettivi – complicato e complesso – che nell’uso quotidiano spesso tendono
ad essere usati indifferentemente. Si vuole qui dimostrare che la complessità è qual-
cosa di diverso dalla complicatezza e quindi necessita di strumenti diversi di ap-
proccio. In fig. 1.4 si riportano le differenze fondamentali tra l’aggettivo complica-
to e l’aggettivo complesso.
13I sistemi complessi
COMPLICATO COMPLESSO
Etimologia cum plicum cum plexum
Approccio analitico sintetico (sistemico)
Soluzione spiegato nelle sue pieghe compreso nel suo insieme
Esempio meccanismo organismo
Fig. 1.4 Differenze fondamentali tra gli aggettivi complicato e complesso
La differenza si coglie già andando all’etimologia dei termini in questione.
Complicato deriva dal latino cum plicum, dove plicum indica la piega di un foglio,
mentre complesso deriva dal latino cum plexum, dove plexum indica il nodo, l’in-
treccio. La complicatezza rimanda quindi alla linearità del plicum, mentre la com-
plessità ci fa percepire l’interconnessione del plexum.
L’approccio da adottare di fronte al problema complicato è un approccio ana-
litico, che consenta di arrivare alla soluzione, che si raggiunge «spiegando» il pro-
blema nelle sue «pieghe»: classico esempio di sistema matematico di n equazioni
lineari in n incognite. Si tratta dunque di considerare le diverse parti e trovare una
spiegazione per ciascuna di esse. Per quanto il procedimento possa anche costare
molta fatica, è sempre possibile arrivare alla soluzione. Esempio tipico è il mecca-
nismo, che può essere smontato nelle sue parti per agire su di esse. Una volta agi-
to sulle singole parti, le si ricompone e si è risolto il problema.
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12. Assai diverso è l’approccio che è necessario assumere di fronte al problema
complesso. È necessario in questo caso fare uso di un approccio sintetico, o siste-
mico. L’intreccio è impossibile da comprendere nelle sue parti e bisogna quindi ra-
gionare in termini di sintesi, o di sistema. Infatti se andiamo a scomporre l’ordito
di un tessuto nei suoi fili o componenti elementari, perveniamo ad un gruppo di fi-
li che comunque analizzati nella loro somma non consentono più di rappresentare
il sistema originale, cioè il tessuto. Bisogna rinunciare a capire analiticamente il fe-
nomeno nelle sue pieghe o fili, e concentrarsi nella comprensione dell’intero siste-
ma, considerato nel suo insieme come qualcosa di indivisibile. Metodologicamen-
te è necessario un salto di piano: da quello analitico dove si pone il problema a quel-
lo sintetico dove si trova la soluzione, guardando quindi il problema dall’alto. La
soluzione sta quindi nel comprendere il complesso nel suo insieme. Esempio tipi-
co è l’organismo, che non può essere scomposto nelle sue parti, e va capito con una
logica sintetica che ne colga l’infinita e stupenda complessità, che spesso fa grida-
re al miracolo – o alla presenza di un «qualcosa di più» – per il perfetto intreccio
che lo costituisce. Mentre il complicato può essere condensato in una equazione, il
complesso può essere solo raccontato.
Il problema complicato va quindi affrontato con un approccio analitico, men-
tre quello complesso va risolto con un approccio sintetico. L’approccio sintetico è
anche noto con il termine sistemico, più autoesplicativo e maggiormente utilizzato
in letteratura, al quale anche noi nel prosieguo faremo riferimento.
In letteratura spesso si pone l’accento sulle differenze fondamentali tra ciò che
è complicato e ciò che è complesso. Isabelle Stengers (1985, pp. 68-69) riporta la
distinzione effettuata da Henri Atlan:
Un sistema complicato è un sistema di cui comprendiamo la struttura e i principi
di funzionamento: di principio nulla impedisce che con tempo e denaro si possa
giungere ad averne una conoscenza integrale. Al contrario, il sistema complesso
sarebbe quello di cui abbiamo una percezione globale, nei termini della quale
possiamo identificarlo e qualificarlo, pur sapendo di non comprenderlo nei suoi
dettagli.
La Stengers (1985, p. 64), qualche pagina prima, ci indica come «la compli-
cazione appare come una nozione negativa: è legata ai nostri limiti, alla differenza
tra il nostro intelletto e quello di Dio». Se non riusciamo a spiegare un problema
complicato è perché siamo limitati. Un problema complesso è invece per sua natu-
ra non spiegabile nelle sue parti.
Un aspetto molto importante che appare da queste differenze è la necessità di
un diverso approccio al complicato e al complesso. Le differenze tra pensiero ana-
litico e pensiero sistemico sono notevoli. Secondo Zanarini (1996, p. 8), professo-
re di fisica dei dispositivi elettronici all’Università di Bologna, utilizzare l’approc-
cio analitico di fronte al complesso porta a perdere qualcosa:
14 Prede o ragni
cap-01T 7-04-2005 15:17 Pagina 14

13. Ciò che è complicato, una volta spiegato, può venire reso semplice; ciò che è
complesso, invece, non può venire ricondotto agli elementi semplici che lo costi-
tuiscono senza che si perda, irrimediabilmente, qualcosa di essenziale. La parola
complesso fa infatti riferimento all’incrocio, al tessuto. E il tessuto, pur essendo
costituito di parti (i fili, la trama, l’ordito), possiede caratteristiche che le singole
parti non hanno, e che solo limitatamente possono venire «spiegate» disfacendo
l’intreccio.
Quindi per Gharajedaghi (1999, p. 15), teorico del pensiero sistemico, è fon-
damentale che ciascuno di noi cambi l’approccio nei confronti della realtà che lo
circonda. Anche perché il pensiero analitico provoca delle storture e influenza quo-
tidianamente il nostro modo di guardare al mondo e agire, impedendoci di assapo-
rare la complessità della natura (1999, p. 26):
Il nostro sistema produttivo, l’organizzazione, l’interazione, la comunicazione –
anche le nostre scelte per quanto riguarda il tempo libero, lo sport, il cibo – tutti
questi aspetti della nostra vita sono analizzati mediante le assunzioni e le appli-
cazioni di strumenti analitici. [...] I best-seller, in tutti i campi, sono i libri che
semplicemente identificano qualche attributo comune dei vincitori, [...] ma la sto-
ria, sfortunatamente, non è stata molto dolce con coloro che si sono concentrati
solo su una strategia vincente. [...] La tendenza a semplificare tutto a un livello
che non richiede riflessioni serie ha ridotto il sistema politico a un’industria di vo-
ti. [...] Abbiamo lasciato ai valori insiti in una cultura analitica il potere di defini-
re che cosa è buono, che cosa va bene, che cosa è bello. [...] Un linguaggio del-
l’interazione e della trama ci aiuterà a imparare un nuovo modo di vivere consi-
derando vari modi di vedere, fare, e essere al mondo. Potremo allora definire nuo-
vi metodi di ricerca, nuove organizzazioni, e uno stile di vita che consenta delle
scelte razionali, emozionali e etiche per esseri sociali interdipendenti ma auto-
nomi.
Secondo lo scienziato Fritjof Capra (2001, pp. 40-41) una delle grandi innova-
zioni della scienza del XX secolo è proprio il passaggio da analisi a sintesi:
La grande sorpresa della scienza del ventesimo secolo consiste nel fatto che non
è possibile comprendere i sistemi per mezzo dell’analisi. [...] Il rapporto fra le
parti e il tutto è stato rovesciato. Nell’approccio sistemico, le proprietà delle par-
ti possono essere comprese solo studiando l’organizzazione del tutto. Il pensiero
sistemico è «contestuale», cioè l’opposto del pensiero analitico. Analisi significa
smontare qualcosa per comprenderlo; pensiero sistemico significa porlo nel con-
testo di un insieme più ampio.
Lo scienziato tedesco Hermann Haken (1985, p. 198) sostiene che i sistemi
complessi sono proprio quei sistemi che non possono essere analizzati e concorda
sul fatto che questo fatto implichi un grande cambiamento per la scienza:
15I sistemi complessi
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14. Possiamo anche definire i sistemi complessi proprio come quei sistemi il cui
comportamento non può essere compreso in maniera semplice a partire dal com-
portamento dei loro elementi. In altre parole, la cooperazione degli elementi de-
termina il comportamento dei sistemi globali e fornisce ad essi delle proprietà che
possono essere completamente estranee agli elementi. Si pone quindi un impor-
tante compito, quello di studiare gli effetti di questa cooperazione.
Prigogine4
e Stengers (1981, p. 32), nella loro opera La nuova alleanza, che
può essere definita uno dei pilastri su cui si basa la moderna teoria della comples-
sità, definiscono il metodo analitico «una fallace idealizzazione»:
Ciò [il metodo analitico] ci appare oggi una fallace idealizzazione. La situazione
potrebbe essere simile al ridurre i fabbricati in conglomerati di mattoni; con gli
stessi mattoni si può costruire una fabbrica, un palazzo od una cattedrale. È a li-
vello dell’intera costruzione che noi possiamo vedere l’effetto del tempo, dello
stile in cui il fabbricato è stato concepito.
Al termine del paragrafo proponiamo una matrice che permette di costruire la
scala dei problemi, di distinguere cioè tra problemi semplici, complicati e com-
plessi (fig. 1.5). La distinzione avviene secondo quattro variabili:
1. variabili: poche o molte;
2. relazioni: poche, molte o moltissime;
16 Prede o ragni
4
Ilya Prigogine, scienziato russo, Nobel per la chimica nel 1977, è una delle massime autorità
nel campo degli studi dei fenomeni irreversibili. È sicuramente l’autore più significativo per quanto
riguarda gli studi sulla teoria della complessità, soprattutto per quanto riguarda i suoi studi sulle strut-
ture dissipative.
2. RELAZIONI
poche molte moltissime
COMPLESSO
COMPLICATO
SEMPLICE
analitico sistemico
4. APPROCCIO RISOLUTIVO
Fig. 1.5 La scala dei problemi
1.VARIABILI
3.CARATTERISTICHE
DELLERELAZIONI
lineari
e non
lineari
lineari
molte
poche
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15. 3. caratteristiche delle relazioni: lineari o lineari e non-lineari;
4. approccio risolutivo: analitico o sistemico.
Secondo questa schematizzazione pertanto un problema semplice è caratteriz-
zato da poche variabili e poche relazioni lineari tra le variabili e può essere risolto
tramite approccio analitico. Un problema complicato è caratterizzato da molte va-
riabili e molte relazioni lineari tra le variabili e può essere risolto ancora tramite ap-
proccio analitico. Un problema complesso, infine, è caratterizzato da molte varia-
bili e moltissime relazioni lineari e non-lineari tra le variabili e può essere consi-
derato solo secondo un approccio sistemico.
La scienza ha dunque riscoperto la complessità e così facendo ha scoperto
l’approccio sistemico. Potrebbe sembrare fatto di poco conto. Non è così, e questo
apparirà chiaro nel prossimo capitolo. Se, infatti, la complessità è qualcosa che
l’uomo ha sempre percepito attorno a sé, non si può dire che la scienza l’abbia con-
siderata nelle sue sfaccettature. Anzi, la scienza è sempre stata tenace idealizzazio-
ne, certamente di fondamentale importanza per lo sviluppo dell’umanità e per il
progresso, ma altrettanto certamente incapace di considerare la bellezza e la sor-
presa della natura di cui facciamo parte.
La bellezza e la sorpresa non potevano essere oggetto scientifico. Troppo dif-
ficili da considerare. Certamente lo sviluppo dei computer ha contribuito al cambio
di direzione. Ancora di più a nostro avviso ha però influito la sete di conoscenza
che da sempre contraddistingue l’avventura umana.
17I sistemi complessi
cap-01T 7-04-2005 15:17 Pagina 17

16. Riepilogo
18 Prede o ragni
«Nel mezzo di cammin di nostra vita
mi ritrovai per una selva oscura,
ché la diritta via era smarrita».
(Dante, 1306)
SSSSEEEENNNNSSSSOOOO DDDDIIII
SSSSMMMMAAAARRRRRRRRIIIIMMMMEEEENNNNTTTTOOOO
PPPPIIIIÙÙÙÙ CCCCOOOONNNNOOOOSSSSCCCCEEEENNNNZZZZAAAA
PPPPIIIIÙÙÙÙ IIIIGGGGNNNNOOOORRRRAAAANNNNZZZZAAAA
«Ho la sensazione di trovarmi seduto
davanti a un falò da campo [...]. Riesco
a sentire i rumori che nascono dove fi-
nisce la luce, appena fuori dalla mia
portata visiva, ma non so chi li produce,
né cosa significano».
(un CEO americano, 2000)
PPPPEEEERRRRCCCCHHHHÉÉÉÉ????
I sistemi complessi sono caratterizzati da elementi numerosi e diversi, mes-
si in relazione tra di loro mediante connessioni numerose e non lineari. I sistemi
complessi adattativi (CAS) inoltre si adattano o imparano. Le caratteristiche di
un sistema complesso (elementi numerosi e diversi e connessioni numerose e
non lineari) devono essere funzionali all’adattamento.
IIII SSSSIIIISSSSTTTTEEEEMMMMIIII
CCCCOOOOMMMMPPPPLLLLEEEESSSSSSSSIIII
IIIINNNN TTTTEEEEOOOORRRRIIIIAAAA
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17. 19I sistemi complessi
CCCCOOOOMMMMEEEE
AAAAFFFFFFFFRRRROOOONNNNTTTTAAAARRRRLLLLIIII????
IIII SSSSIIIISSSSTTTTEEEEMMMMIIII
CCCCOOOOMMMMPPPPLLLLEEEESSSSSSSSIIII
IIIINNNN PPPPRRRRAAAATTTTIIIICCCCAAAA
AAAADDDD EEEESSSSEEEEMMMMPPPPIIIIOOOO
IIIILLLL CCCCEEEERRRRVVVVEEEELLLLLLLLOOOO::::
1011
– 1012
neuroni
1.000 dendriti per neurone
1012
– 1013
connessioni
(1.000 – 10.000 miliardi)
È necessario fare uso di un approccio sintetico, o sistemico. Bisogna con-
centrarsi nella comprensione dell’intero sistema, considerato nel suo insieme co-
me qualcosa di indivisibile. Metodologicamente è necessario un salto di piano:
da quello analitico dove si pone il problema a quello sistemico dove si trova la
soluzione, guardando quindi il problema dall’alto.
IIII SSSSIIIISSSSTTTTEEEEMMMMIIII
CCCCOOOOMMMMPPPPLLLLEEEESSSSSSSSIIII
IIIINNNN PPPPRRRRAAAATTTTIIIICCCCAAAA
I sistemi complessi adattativi si posizionano tra gli estremi di una semplicità
che richiama troppo da vicino la staticità di un meccanismo e la caoticità di un
comportamento che fugge in maniera troppo lontana dal nostro controllo. Sono
sistemi complessi adattativi tutti gli organismi viventi, le grandi organizzazioni,
le ecologie, le culture, le politiche.
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