Organizations diagnosis as complex ecosystems

Abstract

In highly complex ecosystems, organizations face constant uncertainty where classical management theories prove inadequate. Time and space are interconnected transforming the context and changing life in organizations. Organizations must accept working in networks to overcome adversity, view complexity as an advantage, and transform their behavior into new realities. After the spread of the Internet and Globalization technologies such as artificial intelligence re emerged, driven by Cyber-Physical Systems and Industry 4.0, the global entropy of organizations increases if there are no dissipation processes. Entropy dissipation processes require open systems and, consequently, motivate self-organization processes. Despite the increasing complexity and the dichotomy between redundancy and variability, organizations must present periods of stability revealing self-organization. Therefore, the Thesis assesses the hypothesis that entropy in the interactions of members of an open network organization reaches a value, showing the process of self-organization. However, considering the incompleteness of the entropy, a new hypothesis emerges in the study of self-organization. It tests whether the interactions of members of a complex open network may not follow a pure power law distribution throughout the open network hierarchy while maintaining self-organization. Two case studies allow the validation of the previous hypotheses: The Arduino Forum network, between 2005 and the end of 2022, and the EEVblog Forum network, between 2009 and the end of 2022. In the analysis of the interactions of the members of these two open networks, the entropy values were stable between 2015 and 2022, in the case of the Arduino, close to 0,7, and between 2010 and 2022, in the case of EEVBlog, close to 0,75. The assessment of the second hypothesis involved developing a formula to examine the stability of one variable. The variable k remained close to 25 in the Arduino between 2015 and 2022 and in the EEVBlog between 2010 and 2017. In the EEVBlog k rose to close to 30 between 2018 and 2022.

Em ecossistemas altamente complexos, as organizações enfrentam constantes incertezas e onde as teorias clássicas de gestão se revelam desajustadas. A interligação entre tempo e o espaço transformam o contexto e mudam a vida nas organizações. As organizações devem aceitar trabalhar em rede para superar as adversidades, encarar a complexidade como uma vantagem e transformar o seu comportamento em novas realidades. Após a disseminação da Internet e da Globalização, o reemergir de tecnologias como a inteligência artificial, impulsionada pelos Sistemas Ciber-Físicos e pela Indústria 4.0, aumentará a entropia das organizações se não existirem processos de dissipação. Os processos de dissipação de entropia requerem sistemas abertos e, consequentemente, motivam processos de auto-organização. Apesar da crescente complexidade e da dicotomia entre redundância e variabilidade, as organizações devem apresentar períodos de estabilidade revelando auto-organização. Assim sendo, a Tese avalia a hipótese de que a entropia nas interações dos membros de uma organização em rede aberta atinge um certo valor, evidenciando o processo de auto-organização. Porém, considerando as lacunas da entropia, surge uma nova hipótese no estudo da auto-organização. Ela testa se as interações dos membros de uma rede aberta complexa podem não seguir uma da lei de potência pura em toda a hierarquia da rede aberta, conservando a auto-organização. Dois casos de estudo permitem a validação das hipóteses anteriores: A rede Arduino Forum, entre 2005 e o final de 2022, e a rede EEVblog Forum, entre 2009 e o final de 2022. Na análise das interações dos membros destas duas redes abertas, os valores de entropia mantiveram-se estáveis entre 2015 e 2022, no caso do Arduino, próximo de 0,7, e entre 2010 e 2022, no caso do EEVBlog, próximo de 0,75. A avaliação da segunda hipótese envolveu a criação de uma equação para examinar a constância de uma variável. A variável k manteve-se próxima de 25 no Arduino entre 2015 e 2022 e no EEVBlog entre 2010 e 2017. No EEVBlog k subiu para perto de 30 entre 2018 e 2022.