Cartografía del conocimiento. Gerencia
Evolución del Conocimiento en Gerencia y Complejidad (1999-2026). Cartografia
Introducción
La presente
investigación tiene como objetivo cartografiar la evolución del pensamiento en
áreas como administración y gerencia así como su intersección con la Inteligencia
Artificial (IA). La investigación se adelanta en el contexto de la
investigación “Inteligencia Artificial, Complejidad y modelos gerenciales en el
contexto venezolano” que se adelante en el programa posdoctoral de "Gerencia
y Complejidad" del
CIPOST-FACES-UCV. En entornos de alta incertidumbre, como el
contexto venezolano, es fundamente comprender la trayectoria de los modelos
gerenciales tomando como punto de referencia revistas de alto impacto (ubicadas
en los cuartiles Q1/Q2). Este análisis es vital para identificar patrones de
adaptación, emergencia y obsolescencia teórica, pero sobre todo, para
comprender de qué forma lo que se observa en Venezuela es consistente con lo
que estas publicaciones están reseñando.
Marco Metodológico: Arquitectura de
Vigilancia Cienciométrica y Análisis de Sistemas Complejos
La presente investigación se sustenta en
el análisis de datos bibliográficos y metadatos. La data bibliográfica
constituye el registro bruto de la producción científica (autores, revistas,
años), mientras que la metadata representa la información estructurada que
describe dichas publicaciones (palabras clave, citas, resúmenes, filiaciones).
Fundamentos del Análisis
Para garantizar la transparencia y
replicabilidad, se integran elementos de la declaración PRISMA (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), adaptándolos a un
entorno de ciencia de datos abierta mediante el uso de Google Scholar, OpenAlex
y Crossref, procesados a través de la herramienta Harzing’s Publish or Perish.
Protocolo de Normalización: El Enfoque de
Mingers & Meyer
Uno de los desafíos críticos en la
cienciometría es el sesgo temporal: los artículos más antiguos acumulan citas
por el simple paso del tiempo, invisibilizando las contribuciones
contemporáneas de alto impacto. Siguiendo la propuesta de Mingers y Meyer
(2017), se ha aplicado una normalización de
impacto. En lugar de observar solo las citas brutas, se prioriza
el indicador Cites per Year (CpY) y el ECC (Effective Citation Count).
Esto permite, por un lado, rescatar "estrellas emergentes" y equilibrar la
relevancia de un texto de, por ejemplo, 1999 con uno de 2024,
asegurando que la evolución del conocimiento se mida por su vigencia y no solo
por su antigüedad. Por otro lado, se normalizan los datos, sobre todo los obtenidos de
Google Scholar, que las tendencias emergentes (como la IA en la gerencia)
muestren su importancia real frente a los temas clásicos del siglo XX.
Fuentes de Información y Criterios de Selección
El análisis se nutre de títulos y abstracts.
En aquellos registros donde el abstract no esté disponible debido a
restricciones de las APIs de origen, se aplica un análisis de densidad
léxica sobre los títulos y palabras clave identificadas. Este enfoque
asegura que ningún registro relevante sea excluido del mapeo
temático, manteniendo así la integridad de la
muestra.
Estructura del Proceso Analítico
El flujo
de trabajo se divide en cuatro dimensiones técnicas:
- Diagnóstico de
Datos: Evaluación de la calidad del set de datos,
identificación de duplicados y estandarización de variables
bibliométricas.
- Herramientas de
Procesamiento: Uso de lenguajes de programación de
alto nivel (Python para la limpieza y R/Bibliometrix para la
visualización), ejecutados en entornos de computación en la nube (Google
Colab).
- Panorama
Epistémico: Se define como la
"fotografía" del estado del conocimiento en un momento dado,
revelando las corrientes de pensamiento dominantes y las tensiones
teóricas de la disciplina. Identifica, de esta
forma, la "visión de mundo" dominante en cada revista, revelando
los paradigmas predominantes.
- Observación de la
Complejidad: El análisis no es lineal. Se buscan propiedades
emergentes (temas que nacen de la interacción de otros), nodos
críticos (autores o temas que conectan diversas áreas) y dinámicas
de cambio que reflejen la naturaleza adaptativa de la gerencia
moderna.
Categorización Temática y Mapas Estratégicos
Se utiliza el Mapa Estratégico de Callon
para clasificar la metadata en cuatro cuadrantes:
- Temas Motores: Centrales y bien desarrollados.
- Temas Básicos: Fundamentales pero genéricos.
- Temas
Especializados (Nichos): Periféricos pero
altamente técnicos.
- Temas Emergentes o
en Declive: Aquellos que están naciendo o perdiendo
interés, fundamentales para detectar la vanguardia científica.
Diseño Longitudinal y Comparativo (Fases del
Estudio)
Dada la diversidad de las revistas
catalogadas en Q1 y Q2 de áreas como Administración Pública y Gerencia Social,
el diseño se ajusta de forma flexible a la línea editorial de cada publicación.
El estudio se ejecuta en dos etapas cronológicas:
- Periodo 1
(1999-2020): Mapeo de la consolidación de paradigmas
pre-pandemia. Se espera que de esta mirada surjan temas relacionados con la
gerencia clásica y el surgimiento de la complejidad
- Periodo 2
(2021-2026): Identificación de la respuesta
científica ante la crisis global y nuevos entornos BANI. Se prevé
que este análisis apunte hacia la irrupción de la IA y la resiliencia
organizacional en la era post-pandemia
El protocolo
de análisis tiene dos perspectivas:
·
Sincrónico: Comparación entre diferentes revistas
en un mismo periodo para hallar convergencias (consenso científico) o
divergencias (fragmentación del campo).
·
Diacrónico: Comparación de la misma revista entre
los dos periodos para observar la metamorfosis de su línea editorial.
En otras
palabras, se emprenderán contrastes cruzados (entre revistas del mismo
periodo) y contrastes longitudinales (la misma revista a través del
tiempo), permitiendo identificar convergencias, donde el conocimiento se vuelve
consenso, y divergencias, donde la disciplina se especializa o se
fragmenta.
Resultados Esperados
El producto final es un Informe Ejecutivo
que revela el panorama del conocimiento captado, proporcionando una base de
evidencia científica sobre las tendencias futuras en gerencia y desarrollo
organizacional, fundamentada en la robustez de los datos y el rigor de la
teoría de sistemas complejos. El resultado se empleará para contrastar,
reforzar y analizar los hallazgos de la investigación.
Este
análisis integra la normalización de impacto de Mingers (Cites per Year)
para equilibrar la relevancia de la producción científica a lo largo de las dos
décadas estudiadas.
I. Diagnóstico Individual: Radiografía de las Publicaciones (1999-2020)
|
Revista |
Enfoque Epistémico Dominante |
Métrica de Impacto (CpY Promedio) |
Temas "Atractores" (Alta
Densidad) |
|
JEPP |
Gobernanza Multinivel e Integración Europea |
~8.5 |
Institucionalismo, Políticas Públicas,
Regulación Europea. |
|
JPART |
Teoría de la Administración y
Comportamiento Burocrático |
~10.2 |
Motivación del Servicio Público (PSM),
Desempeño Organizacional. |
|
PAR |
Gestión Práctica y Gobernanza Democrática |
~9.8 |
Administración Electrónica (E-Gov), Redes
de Colaboración, Ética. |
Perfiles Individuales:
- JEPP (La Red Europea): Se comporta como un sistema centrado en la estandarización
normativa. Su "corazón" bibliométrico late con temas de
integración y constructivismo, actuando como un puente entre la ciencia
política y la gestión pública.
- JPART (El Laboratorio Teórico): Es la revista con mayor rigor en la construcción de micro-fundamentos.
El tema de la Motivación del Servicio Público (PSM) no es solo un tema
motor; es el eje gravitacional de su producción científica.
- PAR (El Eje de la Praxis): Muestra una complejidad más diversa. Es el espacio donde la
tecnología (E-Gov) y la participación ciudadana convergen. Su enfoque es
la gobernabilidad sistémica.
II. Análisis de Contraste: Convergencias y Divergencias
Utilizando
la lógica del Mapa Estratégico de Callon, observamos lo siguiente:
1. Convergencias (El Consenso del Campo)
Existe
una "Zona de Estabilidad" compartida por las tres revistas en el tema
de Gobernanza y Redes. Las tres publicaciones coinciden en que la
administración pública ya no es una jerarquía piramidal, sino un Sistema
Adaptativo Complejo basado en la interdependencia de actores.
- Significado: Hay una madurez disciplinar en la visión de la gestión pública
como una red de redes.
2. Divergencias (La Especialización de Nicho)
- JEPP vs. JPART: Mientras JEPP se enfoca en la macropolítica (regulación
transnacional), JPART se sumerge en la psicología organizacional de
la burocracia.
- PAR como híbrido: PAR es la única que mantiene una conexión constante con la Inteligencia
Artificial incipiente y la gestión de sitios web municipales (E-government)
desde inicios de los 2000, un tema que en las otras dos revistas aparece
como periférico o puramente técnico.
III. Tendencia Emergente: Hacia la Complejidad y la Inteligencia
Artificial
A partir
del cruce de datos de estas 2,242 publicaciones (total estimado de la muestra),
identificamos la trayectoria de los Temas de Vanguardia hacia finales de
2020:
- De la E-Administración al Liderazgo
Digital: La tendencia ya no es "tener una
web", sino cómo el liderazgo debe mutar para gestionar algoritmos y
datos masivos (Big Data) en la administración pública.
- Resiliencia Sistémica: Emergen conceptos de "capacidad de respuesta ante
crisis", prefigurando lo que sería el análisis post-2020.
- Humanización de la Burocracia: Hay un retorno hacia la "ética del cuidado" y la
motivación intrínseca como antídoto a la rigidez algorítmica.
IV. Observación de Complejidad para el Postdoctorado
Desde la
investigación sobre "Complejidad, Modelos Gerenciales e Inteligencia
Artificial en Venezuela", estos datos revelan una oportunidad crítica:
- El Vacío de la IA en la Gestión Social: En el periodo 1999-2020, la IA se discutió principalmente como una
herramienta de eficiencia (ahorro de costos). La investigación puede llenar el vacío de la IA como facilitadora
de la auto-organización social en contextos de crisis.
- Modelos No-Lineales: Los modelos gerenciales que emergen de JPART y PAR (basados en PSM
y Redes) son perfectamente adaptables al contexto venezolano, donde la
jerarquía tradicional ha fallado y se requiere una gerencia basada en la resiliencia
de los agentes locales.
Modelos Gerenciales Emergentes (1999-2020)
En este periodo, la literatura de alto impacto muestra una transición desde
el control burocrático hacia modelos de red. Los modelos dominantes
identificados son:
·
Nueva Gobernanza Pública (New Public
Governance - NPG): Es el modelo estelar en PAR y JEPP. A
diferencia de la Nueva Gestión Pública (NPM) que buscaba la eficiencia de
mercado, la NPG emerge como un modelo basado en la colaboración
inter-organizacional y la creación de valor público a través de redes.
·
Modelo de Motivación del Servicio Público (PSM):
Liderado por JPART. No es solo una teoría psicológica, sino un modelo
gerencial de "micro-fundamentos" que propone que la gestión de
personas en el sector público debe basarse en la vocación y el compromiso
ético, más que en incentivos extrínsecos.
·
Gobernanza Multinivel (MLG): Emerge con
fuerza en JEPP. Este modelo gerencial reconoce que la toma de decisiones
está fragmentada en múltiples niveles (local, nacional, supranacional). Es la
respuesta técnica a la hipercomplejidad de la Unión Europea.
·
Modelo de Administración Electrónica
(E-Government): En PAR, la gerencia empieza a ser vista como una
interfaz tecnológica. Se pasa de la "gestión de archivos" a la
"gestión de flujos de datos y transparencia", sentando las bases para
lo que luego será la IA.
Tratamiento de la Complejidad y Conceptos Afines
El
análisis de la metadata revela que, aunque los términos varían, el fenómeno de
la complejidad es el sustrato de la discusión.
A. Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) y Redes
Este es
el término con mayor presencia empírica. Las revistas no siempre usan la
etiqueta "CAS", pero tratan a las redes de políticas públicas
exactamente bajo sus principios:
- Auto-organización: Se analiza cómo las redes de actores locales emergen sin una
autoridad central (Especialmente en estudios sobre gestión de desastres en
PAR).
- No-linealidad: Se reconoce que pequeñas intervenciones en una política pueden
tener efectos sistémicos inesperados (JEPP).
B. Complejidad e Hipercomplejidad
- La Complejidad se trata como una
"propiedad del entorno" que la gerencia debe
"gestionar" (no eliminar).
- La Hipercomplejidad aparece de
forma implícita en JEPP al discutir el Brexit o la crisis
del euro, donde las variables políticas, económicas y sociales están tan
entrelazadas que el modelo de predicción lineal falla.
C. Transdisciplinariedad y Transcomplejidad
- Transdisciplinariedad: Es el "elefante en la habitación". JPART y PAR muestran
una tendencia a integrar la Psicología, la Economía y la Ciencia
Política. No se limitan a la administración pura; para entender la
gerencia, necesitan la lente de múltiples disciplinas.
- Transcomplejidad: Este término, más común en la academia latinoamericana, aparece en
la data como "Gobernanza Híbrida". Es la aceptación de
que la realidad administrativa es a la vez pública, privada, social y
digital.
D. Lo que aún no aparece (Silencios de la Época)
Es
importante notar que en el periodo 1999-2020, el término Transcomplejidad
como categoría filosófica es casi inexistente en estas revistas Q1
anglosajonas. Sin embargo, la práctica de lo que describe la
transcomplejidad (la integración de saberes ante realidades fluidas) es lo que
impulsa sus artículos más citados.
Este primer bloque deja una conclusión potente: La gerencia
pre-2020 ya estaba colapsando bajo modelos lineales. 1. Si en Venezuela los
modelos gerenciales siguen siendo piramidales, están chocando contra un muro de
"complejidad de red" ya documentado hace 20 años. 2. La Inteligencia
Artificial, que analizaremos en la siguiente tanda, entrará en la
literatura no como una herramienta más, sino como el único
"procesador" capaz de gestionar la Hipercomplejidad de las
redes que estos artículos apenas empezaban a describir.
Diagnóstico de la Segunda Tanda (2021-2026)
En este
quinquenio, las revistas muestran una "aceleración evolutiva"
influenciada por la post-pandemia, el cambio climático y la irrupción política.
|
Revista |
Foco Temático (2021-2026) |
Desplazamiento Epistémico |
|
JEPP |
Politización y Cambio Tecnológico |
De la "integración normativa" a
la "política de la redistribución tecnológica". |
|
JPART |
Burocracias Politizadas y Legitimidad |
De la "motivación individual" al
impacto del "retroceso democrático" en la gestión. |
|
PAR |
Resiliencia ante Desastres y Clima |
De la "administración
electrónica" a la "acción colectiva distribuida" en crisis
extremas. |
II. Contraste Longitudinal: ¿Qué ha cambiado?
1. De la Eficiencia al "Manejo de Dilemas Sociales"
- Periodo 1 (1999-2020): El foco era la eficiencia institucional y la creación de
valor público mediante redes. La tecnología (E-Gov) era un canal de
comunicación.
- Periodo 2 (2021-2026): El foco es la supervivencia sistémica. PAR ahora analiza la
gestión de incendios forestales y el cambio climático como "dilemas
sociales definitorios". La gerencia ya no es solo administrar, es responder
a amenazas existenciales.
2. La Transformación de la Tecnología y la IA
- En la primera tanda, la tecnología era
una herramienta de transparencia.
- En la segunda tanda (especialmente en
JEPP), el cambio tecnológico se analiza como un motor de
desigualdad y una variable que exige nuevas políticas redistributivas. La Inteligencia
Artificial deja de ser "software" para ser un "actor
político" que redefine la relación Estado-Ciudadano.
Modelos Gerenciales Emergentes (2021-2026)
En este
lustro, los modelos son más defensivos, adaptativos y centrados en la
legitimidad que en la eficiencia pura.
- Modelo de Gerencia de Resiliencia ante
Desastres (PAR): Emerge con fuerza el concepto de Acción
Colectiva Distribuida. El modelo gerencial ya no es una pirámide de
mando, sino un nodo de coordinación que gestiona "tareas
interdependientes" en redes multiactor (visto en los estudios de
incendios forestales de 2022).
- Gerencia de la Legitimidad Post-Decisión
(JPART): Este modelo se enfoca en lo que ocurre después
de la decisión. La gerencia se entiende como un proceso de comunicación y
mitigación para generar aceptación en grupos ciudadanos cuyos intereses
fueron afectados. Es una "gerencia de la reparación del tejido
social".
- Liderazgo en Burocracias Politizadas (JPART): Ante el fenómeno del Retroceso Democrático, surge un modelo
de gerencia de "resistencia o resiliencia interna". Se estudia
cómo los burócratas de carrera gestionan el silencio, el desenganche y la
supervisión abusiva de líderes políticos externos (caso Brasil, 2023).
- Gobernanza de la Disrupción Tecnológica
y Redistributiva (JEPP): La
gerencia se convierte en política redistributiva. El modelo se centra en
cómo compensar a los sectores afectados por el cambio tecnológico y la
automatización, integrando la IA no como software, sino como un factor de
economía política.
2. Tratamiento de la Complejidad y Conceptos Afines
En esta
segunda tanda, la complejidad deja de ser una "teoría" para
convertirse en la "descripción de la realidad cotidiana" del gerente.
A. Sistemas Adaptativos Complejos (SAC/CAS)
Este
concepto es el protagonista en PAR. Se trata explícitamente a través del
análisis de redes:
- Interdependencia: Se reconoce que la efectividad no depende de cuántos vínculos
tiene un gerente, sino de cómo los actores colaboran en tareas que están
conectadas entre sí.
- Emergencia: Los sistemas de respuesta a crisis se describen como SAC donde la
solución no está pre-diseñada, sino que emerge de la colaboración
multiescalar.
B. Hipercomplejidad y "Dilemas Sociales Definitorios"
- El término Hipercomplejidad se
manifiesta en el tratamiento del Cambio Climático (Deslatte et al.,
2023). Se describe como un "dilema social definitorio" que
atraviesa todas las escalas de gobierno. La gerencia aquí es hipercompleja
porque no hay una solución única, solo una serie de trade-offs
(costos de oportunidad) constantes.
- La interacción entre IA y Política
Redistributiva en JEPP añade una capa de hipercomplejidad: el gerente
debe entender la tecnología, la economía y la psicología del votante
simultáneamente.
C. Transdisciplinariedad y Transcomplejidad
- Transdisciplinariedad: Es la norma metodológica de 2021-2026. Los artículos de JPART utilizan
experimentos de encuesta y métodos de redes neuronales/centradas en nodos.
Ya no es "administración pública" pura; es una fusión de ciencia
de datos, psicología experimental y ecología política.
- Transcomplejidad: Aunque el término sigue siendo infrecuente en las revistas
anglosajonas, la práctica transcompleja aparece en la integración
de la "voz post-decisión" y el manejo de la
"politización" como factores subjetivos que afectan la realidad
objetiva de la gestión. Se acepta que la "verdad" de la gestión
es múltiple y depende del contexto de legitimidad.
Conexión con la Investigación (Venezuela e IA)
Esta
segunda tanda ofrece la "munición" teórica final para el posdoctorado:
- Contexto Venezolano como SAC: Los modelos de "Acción Colectiva Distribuida" y
"Resiliencia ante Crisis" de PAR son el espejo donde la gerencia
venezolana (fragmentada y bajo crisis) puede mirarse para construir
soluciones basadas en redes locales, no en mandos centrales.
- IA como Gestora de Tareas
Interdependientes: la propuesta de IA puede nutrirse del hallazgo de PAR: si la efectividad
aumenta cuando se coordinan tareas interdependientes, la IA en Venezuela
no debe ser solo para "automatizar", sino para mapear y
coordinar la interdependencia de actores en entornos de escasez.
- Legitimidad y Tecnocracia: La IA en entornos politizados (como los descritos en JPART) debe
ser una herramienta de transparencia y mitigación, ayudando a los
gerentes a explicar decisiones difíciles para recuperar la legitimidad
perdida.
III. Tratamiento de la Complejidad y Sistemas Adaptativos (CAS)
En la Tanda 2,
los conceptos de Transcomplejidad y Sistemas Adaptativos Complejos
se vuelven operativos:
- Acción Colectiva Distribuida (PAR): Los artículos recientes sobre desastres (como el de wildfires,
2022) describen perfectamente un Sistema Adaptativo Complejo. Ya no
se habla de una "cadena de mando" rígida, sino de cómo la
efectividad aumenta cuando los actores colaboran sobre tareas
interdependientes de forma emergente.
- Hipercomplejidad Política (JPART/JEPP): Se observa un tratamiento de la "Politización" como una
perturbación sistémica. La gerencia ya no ocurre en un laboratorio
aséptico, sino en entornos de retroceso democrático (como el caso
de Brasil en JPART), donde el gerente debe navegar la transcomplejidad de
ser un técnico en un entorno altamente ideologizado.
- Transdisciplinariedad Forzada: Los problemas actuales (clima, IA, pandemias) han obligado a estas
revistas a abandonar el silo de la administración pública para integrar la
ecología, la ciencia de datos y la psicología del trauma.
IV. Implicaciones para la Investigación (IA y Venezuela)
Este
contraste longitudinal arroja tres hallazgos clave para la investigacion "Complejidad,
Modelos Gerenciales e IA en Venezuela":
- La IA como Ecualizador de Resiliencia: Si el mundo Q1 está moviéndose hacia la "acción colectiva
distribuida" para enfrentar desastres, la propuesta de IA en
Venezuela debe enfocarse en gestionar la interdependencia, no solo
la automatización.
- Modelos Gerenciales Post-Crisis: Los modelos de "liderazgo habilitador" que emergen ahora
son más aptos para el contexto venezolano (recursos escasos, alta
incertidumbre) que los modelos de "Nueva Gestión Pública" de los
años 90.
- De la Gestión a la Legitimidad: El gran tema de 2021-2026 es cómo generar legitimidad
post-decisión. En un entorno complejo, la IA puede ser la herramienta
que explique y mitigue las consecuencias negativas de decisiones
difíciles.
En esta fase, nos adentramos en el núcleo de la Teoría de la Organización y el Management Estratégico con revistas que definen el canon global: Academy of Management Journal (AMJ), Academy of Management Review (AMR), Administrative Science Quarterly (ASQ), Journal of Management Studies (JOS), Management Science (MS) y Strategic Management Journal (SMJ).
I. Diagnóstico del Ecosistema: "La Gran Teoría" (1999-2020)
Este set
de datos representa la infraestructura intelectual de la gerencia moderna.
Aplicando la normalización de Mingers, observamos la siguiente
configuración inicial:
II. Hallazgos de Complejidad: El surgimiento de lo No-Lineal
Analizando
los títulos y abstracts (donde están disponibles), se identifican los pilares que
sustentarán la investigación sobre Venezuela e Inteligencia Artificial:
1. Capacidades Dinámicas (El eje SMJ)
El
trabajo de Winter (2003) sobre capacidades dinámicas domina la métrica
de impacto.
- Lectura de Complejidad: Las organizaciones no son estáticas; su supervivencia depende de
la capacidad de "modificar ordinarias capacidades" ante cambios
del entorno.
- Conexión Venezuela: En contextos de crisis, la gerencia venezolana sobrevive mediante
"ad hoc problem solving", un concepto que SMJ identifica como la
fase previa a la capacidad dinámica formal.
2. Isomorfismo y Construcción Social (El eje ASQ)
El
análisis de Mizruchi & Fein (1999) revela que las organizaciones a
menudo imitan a otras no por eficiencia, sino por legitimidad.
- Lectura de Complejidad: El sistema organizacional se comporta de forma mimética.
- Conexión IA: La adopción de IA en entornos complejos a veces responde más a una
necesidad de "parecer moderno" (legitimidad) que a una solución
técnica real.
3. Incertidumbre Knightiana (El eje AMR)
Hacia
2020 (Rindova & Courtney), el enfoque vira hacia la incertidumbre
radical.
- Lectura de Complejidad: Se reconoce que en sistemas complejos no se puede predecir el
futuro, solo "darle forma" (Shaping) o "adaptarse".
Esto es transcomplejidad pura aplicada a la estrategia.
III. Observación de Transcomplejidad para tu Posdoctorado
Este set
de revistas a diferencia de la tanda anterior (que era más política/pública),
se enfoca en la naturaleza misma de la firma.
- Modelo Emergente: La "Teoría Multinivel" (AMR, 1999) es el ancestro de lo
que hoy llamamos transdisciplinariedad. Sugiere que no puedes
entender al individuo sin el grupo, ni al grupo sin la organización, ni a
la organización sin el ecosistema.
- El "Hueco" de la IA: En este periodo, la IA aparece de forma periférica (Management
Science). Sin embargo, el terreno está abonado: la IA es la herramienta
perfecta para gestionar las "capacidades dinámicas" que SMJ
describe y la "incertidumbre" que AMR propone.
1. Modelos Gerenciales Emergentes (1999-2020)
En estas
revistas de élite, los modelos no son recetas administrativas, sino marcos
conceptuales sobre cómo las organizaciones procesan el entorno.
- Modelo de Capacidades Dinámicas (SMJ): Es el modelo dominante del siglo XXI. Propone que la gerencia debe
enfocarse en Sentir (Sensing), Captar (Seizing) y Reconfigurar
(Reconfiguring) los recursos. La gerencia no es "administrar lo
que hay", sino la capacidad constante de mutar.
- Modelo de Micro-fundamentos (AMJ/AMR): Emerge para explicar cómo las acciones individuales de los
gerentes (psicología, cognición) se agregan para crear resultados a nivel
organizacional. Sugiere que para entender la complejidad de una empresa,
hay que bajar al nivel del individuo.
- Modelo de Isomorfismo Institucional
(ASQ): Un modelo de "gerencia por
legitimidad". Explica que las organizaciones a menudo adoptan
estructuras (como departamentos de Ética o, hoy en día, de IA) no porque
funcionen, sino para ser aceptadas por su entorno social.
- Modelo de Gestión bajo Incertidumbre
Knightiana (AMR):
Propone un cambio del modelo de "Predicción" al de
"Configuración" (Shaping). Si el futuro es impredecible,
el gerente debe actuar como un arquitecto que influye en el ecosistema en
lugar de intentar adivinarlo.
2. Tratamiento de la Complejidad y Sistemas Adaptativos
A
diferencia del bloque anterior (Administración Pública), aquí la complejidad se
trata como una ventaja o un riesgo estratégico.
A. Sistemas Adaptativos Complejos (SAC)
Aparecen
bajo el concepto de "Sistemas de Actividad". Sidney Winter
(2003) en SMJ establece que las organizaciones tienen "rutinas" que
se auto-organizan.
- Propiedad emergente: Se reconoce que la estrategia de una empresa no siempre viene de
"arriba", sino que emerge de las interacciones diarias de los
empleados (auto-organización).
B. Hipercomplejidad y Ambidestralidad
Aunque
no siempre usan la palabra "hipercomplejidad", la tratan mediante el Modelo
de Ambidestralidad Organizacional. Esto implica que el gerente debe
gestionar dos realidades opuestas simultáneamente:
- Explotación: Eficiencia en lo que ya se sabe hacer.
- Exploración: Innovación en lo desconocido. Esta tensión es la esencia de la
gestión en entornos hipercomplejos donde el pasado y el futuro chocan.
C. Transdisciplinariedad y Multilevel Theory
El
artículo de Klein et al. (1999) en AMR sobre "Teoría
Multinivel" es el pilar de la transdisciplinariedad en este bloque.
- Establece que no se puede estudiar la
gerencia desde una sola disciplina (como la economía). Se requiere la sociología
para entender la estructura, la psicología para el individuo y la ciencia
de datos para los flujos. Es un enfoque transdisciplinar de facto
para abordar la complejidad.
D. Transcomplejidad (La Gestión de la Incertidumbre)
En el
contexto de estas revistas, la transcomplejidad se manifiesta en la
superación del positivismo. Hacia el final de 2020, autores en JOS y AMR
sugieren que la "realidad organizacional" es una construcción social
fluida. No hay una "mejor forma" de gerenciar, sino múltiples
realidades que dependen de la interpretación del gerente.
Conexión Crítica para la investigación (IA en Venezuela)
Este
análisis de "La Gran Teoría" te entrega herramientas que el bloque
anterior no tenía:
- IA como Capacitador Dinámico: La investigación puede proponer que la IA en Venezuela no es solo
para "hacer procesos", sino la herramienta que permite a las
empresas "sentir" (sensing) el mercado hiper-volátil
venezolano y reconfigurarse más rápido que la competencia.
- Isomorfismo de la IA: permite destacar el estar alerta a si las instituciones venezolanas están
adoptando IA por eficiencia real o por un isomorfismo de
legitimidad (querer parecer modernas ante organismos internacionales).
- Gerencia de la Ambidestralidad: En Venezuela, el gerente vive en hipercomplejidad: debe sobrevivir
al día a día (explotación) mientras intenta digitalizarse con IA
(exploración). Estos modelos de 1999-2020 explican por qué eso es tan
difícil de lograr.
1. Contraste de Enfoques: Gestión Estratégica vs. Administración Pública
Mientras
que el primer grupo (JEPP, JPART, PAR) buscaba la legitimidad y el valor
público, este segundo grupo de "Gran Teoría" (AMJ, AMR, ASQ, JOS,
MS, SMJ) busca la ventaja competitiva y la arquitectura de la firma.
Hallazgo Clave:
En la
"Gran Teoría", la complejidad se ve como algo que se puede capitalizar.
En la administración pública, la complejidad se ve como algo que se debe mitigar.
Para la investigación en Venezuela, esto sugiere que la IA puede servir como
puente para que el sector público aprenda a "capitalizar" la
incertidumbre en lugar de solo reaccionar ante ella.
2. Los Puentes: ¿Dónde convergen ambos mundos?
A pesar
de sus diferencias, existen tres "puentes" conceptuales donde ambos
bloques se dan la mano, y es precisamente allí donde reside la mayor potencia
para la investigación:
Puente A: La Teoría Institucional (Isomorfismo)
- En la Gerencia Social: Se adoptan modelos de gestión para obtener legitimidad ante
organismos internacionales.
- En la Gran Teoría (ASQ): Mizruchi & Fein (1999) explican que las empresas imitan
estructuras exitosas (mimetismo).
- Punto de Unión: Ambos sectores están sujetos a presiones institucionales.
En Venezuela, la IA podría ser adoptada por ambos sectores no por
utilidad, sino como un "símbolo de modernidad" para validarse
ante el mundo.
Puente B: Capacidades Dinámicas y Resiliencia
- En Administración Pública (PAR): Se habla de "resiliencia ante desastres" (wildfires).
- En Gestión Estratégica (SMJ): Winter (2003) habla de reconfigurar recursos ante cambios del
entorno.
- Punto de Unión: El concepto de Adaptabilidad. El puente es la idea de que
los sistemas (sean ministerios o empresas) deben tener la capacidad de
"reaprender" rápido. La IA es el procesador que acelera este
aprendizaje sistémico.
Puente C: La Transdisciplinariedad (Teoría Multinivel)
- En ambos bloques: Se reconoce que el individuo (micro), la organización (meso) y el
entorno (macro) son inseparables.
- Punto de Unión: Para entender la IA en Venezuela, no puedes ser solo un ingeniero
o un administrador. Se necesita el puente de la Gerencia y Complejidad
que conecta la psicología del trabajador venezolano con la macroeconomía
de la crisis y el código de los algoritmos.
3. Análisis de Complejidad Transversal
En este
contraste, la Hipercomplejidad aparece de forma distinta:
- En lo Público: Es una "Hipercomplejidad de Demandas" (todo el mundo
quiere algo distinto del Estado).
- En lo Privado: Es una "Hipercomplejidad de Señales" (el mercado da
demasiada información contradictoria).
La
Transcomplejidad como solución: desde este hallazgo, la investigación puede proponer que la IA actúa como una Membrana Transcompleja
que permite a las organizaciones venezolanas filtrar tanto las demandas
sociales (Público) como las señales de mercado (Privado) para tomar decisiones
en un entorno donde las fronteras entre lo público y lo privado se han
desdibujado por la crisis.
4. Síntesis para tu la investigación
Al unir
estos dos bloques, el marco teórico se vuelve robusto:
- Tienes la ética y el valor público
del Bloque 1.
- Tienes la agilidad y la estrategia
del Bloque 2.
- Tienes la IA como el motor que
integra ambos.
l
análisis de la Segunda Tanda (2021-2026) para el grupo de revistas de
"Gran Teoría" y Estrategia (AMJ, ASQ, MS, JOS, SMJ).
En este
periodo, la literatura académica abandona la "estabilidad
competitiva" para centrarse en la gerencia en tiempos de fractura.
Si la primera tanda (1999-2020) trataba sobre cómo las empresas crecen, esta
segunda tanda trata sobre cómo las empresas sobreviven a lo impredecible.
1. Modelos Gerenciales Emergentes (2021-2026)
Los
modelos detectados en esta fase son marcadamente sociopolíticos y
algorítmicos:
- Modelo de Activismo Sociopolítico del
CEO (ASQ/AMJ): El gerente ya no es un actor neutral.
Emerge un modelo donde el líder debe gestionar la alineación ideológica
con sus empleados y el entorno. La gerencia se vuelve una extensión de la
política social (Wowak et al., 2022).
- Modelo de Liderazgo Hubrístico en
Situaciones Precarias (SMJ): Se
analiza cómo en situaciones de crisis extrema ("situaciones
precarias"), las organizaciones tienden a contratar CEOs con exceso
de confianza (hubris), creyendo que solo una "mano fuerte" puede
navegar la incertidumbre (Hill et al., 2022).
- Modelo de Gobernanza de Plataformas y
Algoritmos (MS/JOS): La
gerencia se desplaza del control humano al control por diseño. Emerge el
modelo de " Marketplace Regulation", donde el gerente es un arquitecto
de incentivos digitales y reglas algorítmicas que sustituyen a la
supervisión tradicional.
- Modelo de Reorientación Estratégica
Democratizada (ASQ): La
estrategia ya no es un proceso top-down. Los modelos actuales
muestran cómo los consumidores y prosumidores imponen la dirección
estratégica a través de la democratización de los mercados, forzando a las
empresas a cruzar fronteras de género y categoría.
2. Complejidad, Hipercomplejidad y Sistemas Adaptativos
En este
quinquenio, los conceptos de complejidad dejan de ser metáforas para
convertirse en variables de diseño organizacional.
A. Hipercomplejidad: El entorno BANI
Aunque
no siempre usan el acrónimo, revistas como Management Science (MS) y ASQ
abordan la hipercomplejidad a través de:
- Incertidumbre de Datos ("Small
Data"): Se reconoce que el sistema es tan
complejo que a menudo solo tenemos estados observados
"ocasionalmente" (Gilch et al., 2025). La hipercomplejidad aquí
es la incapacidad de ver el sistema completo en tiempo real.
- Cambio Institucional Temporal: (AMJ, 2025) Se estudia cómo eventos disruptivos (como el Mundial
de Brasil o la Pandemia) crean "regulaciones temporales" que
fracturan la estabilidad sistémica, obligando a una adaptación relámpago.
B. Sistemas Adaptativos Complejos (SAC)
El
tratamiento de los SAC evoluciona hacia la interdependencia de roles de
élite (SMJ):
- Se analiza la salida coordinada de CFOs
y CEOs como una propiedad emergente del sistema. La organización se
entiende como un sistema donde una pieza (nodo) afecta la trayectoria de
todas las demás de forma no lineal.
C. Transdisciplinariedad y Transcomplejidad
- Transdisciplinariedad: Es absoluta en JOS y AMJ. Los estudios sobre
"Emprendedores de Minorías Raciales" o "Sexismo
Estructural" cruzan la administración con la sociología crítica, la
historia y la economía del comportamiento. Ya no hay fronteras: la
gerencia es una ciencia social integrada.
- Transcomplejidad: Se manifiesta en el estudio de las "Identidades
Habitadas" (JOS, 2020/21). Se reconoce que los actores organizacionales
"internalizan" las instituciones a través de la comunicación. La
transcomplejidad aquí es el reconocimiento de que la realidad de la
empresa no está en los activos, sino en el flujo subjetivo de significados
compartidos.
Conexión con la Investigación (Venezuela e IA)
Este
bloque de 2021-2026 es el más valioso para el contexto venezolano por tres razones:
- Gerencia en Precariedad: El hallazgo de SMJ sobre líderes hubrísticos en situaciones
precarias es vital para entender la gerencia en Venezuela. ¿Es la IA una
herramienta para mitigar esa precariedad o es usada como un fetiche de
"poder" por líderes hubrísticos?
- IA como Regulador de Marketplace: Si el modelo emergente es la "Gobernanza por
Algoritmos", la propuesta puede enfocarse en cómo la IA en Venezuela
puede crear "Marketplaces" de servicios públicos o privados que
funcionen de forma autónoma donde la burocracia humana ha fallado.
- Democratización y Activismo: En un entorno de retroceso democrático, la IA puede ser la
herramienta que permita la "Reorientación Estratégica" que
menciona ASQ, permitiendo que la voz de los ciudadanos/consumidores
influya en organizaciones que de otro modo serían cerradas.
Contraste
Longitudinal Final de la "Gran Teoría" (AMJ, AMR,
ASQ, JOS, MS, SMJ). Este análisis revela una fractura tectónica en el
pensamiento administrativo: el paso de la "Gestión de la Abundancia y el
Orden" a la "Gerencia de la Fractura y la Identidad".
[INFORME DE CONTRASTE LONGITUDINAL: 1999-2026]
1. Evolución de los Modelos Gerenciales: Del Motor Interno al Activismo
Externo
|
Dimensión |
Era de la Estabilidad Dinámica (1999-2020) |
Era de la Fractura y el Activismo
(2021-2026) |
|
Foco del Modelo |
Capacidades Dinámicas: Reconfigurar recursos para la eficiencia (Winter, 2003). |
Activismo Sociopolítico: El CEO como actor político y moral (Wowak et al., 2022). |
|
Liderazgo |
Micro-fundamentos: Psicología y cognición individual para el rendimiento. |
Liderazgo Hubrístico: Uso de líderes con "exceso de confianza" ante crisis
precarias. |
|
Estructura |
Ambidestralidad: Equilibrio entre explotar lo actual y explorar lo nuevo. |
Gobernanza Algorítmica: La gerencia delegada a plataformas y reglas digitales. |
|
Legitimidad |
Mimetismo: Imitar a los líderes del mercado para ser aceptado (ASQ, 1999). |
Democratización: Los consumidores fuerzan la estrategia desde afuera. |
Hallazgo
Transcomplejo: Mientras que en el primer periodo el gerente
"miraba hacia adentro" (procesos y recursos), en el segundo periodo
el gerente está obligado a "mirar hacia afuera" (política, algoritmos
y sociedad). La gerencia se ha vuelto una función diplomática y tecnológica.
2. El Tratamiento de la Complejidad: De la Teoría a la Supervivencia
En este
contraste, observamos cómo los conceptos de complejidad han
"descendido" de la torre de marfil académica a la realidad operativa:
- Sistemas Adaptativos Complejos (SAC):
- 1999-2020: Se trataban como "sistemas de actividad" y rutinas que
se auto-organizaban para mejorar la competitividad.
- 2021-2026: Se tratan como interdependencias críticas. La salida de un
CFO afecta al CEO (SMJ, 2022); el sistema es tan sensible que cualquier
cambio en un nodo (humano o algorítmico) puede colapsar la organización.
- De la Incertidumbre a la
Hipercomplejidad BANI:
- 1999-2020: Dominaba la "Incertidumbre Knightiana" (lo que no se
puede medir).
- 2021-2026: Emerge el concepto de "Small Data" e Inferencia
Ocasional (MS, 2025). La hipercomplejidad se reconoce como la
imposibilidad de tener datos continuos de un sistema que cambia más
rápido de lo que podemos medirlo.
- Transdisciplinariedad y
Transcomplejidad:
- 1999-2020: La "Teoría Multinivel" sentó las bases para unir
psicología y economía.
- 2021-2026: La Transcomplejidad es ahora la norma a través de las
"Identidades Habitadas" (JOS, 2020). Se acepta que la
organización no es una entidad física, sino un flujo de significados
subjetivos y comunicaciones institucionales que cruzan todas las
fronteras disciplinarias.
3. Síntesis Estratégica para la invesrtivestigación (Contexto Venezuela e IA)
Este
contraste longitudinal te ofrece una conclusión contundente para tu
investigación:
- La IA como herramienta de
"Sensing" en el Caos: Si
el modelo actual (2021-2026) es la inferencia con "datos
ocasionales", la propuesta de IA en Venezuela debe ser una IA de
Resiliencia, capaz de tomar decisiones con información fragmentada y
volátil, no una IA de optimización lineal.
- El Gerente Venezolano ante la Hubris: El estudio de Hill (2022) sobre líderes hubrísticos en situaciones
precarias explica perfectamente por qué en Venezuela abundan liderazgos
personalistas ante la crisis. La IA puede actuar como un contrapeso
tecnocrático a la hubris humana, aportando racionalidad algorítmica
donde hay exceso de confianza subjetiva.
- Transición de la Firma a la Plataforma: El contraste muestra que la gerencia está dejando de ser sobre
"empleados" para ser sobre "colaboradores en
plataformas". En Venezuela, donde el empleo formal se ha diluido, la
IA puede facilitar modelos de Gobernanza de Plataformas que
conecten talento y necesidades sin pasar por burocracias colapsadas.
Organization
Science (OS). Esta revista es fundamental porque, a
diferencia de las anteriores, su enfoque no es solo la estrategia o la
administración, sino la ontología de la organización: ¿qué es una
organización y cómo cobra vida?
Desglose de este nodo
vital para la investigación:
I. Modelos Gerenciales Emergentes en Organization Science
En OS,
los modelos no se ven como herramientas de control, sino como fenómenos de
emergencia social.
Bloque 1: La Era de la Estructura y el Significado (1999-2020)
- Modelo de Categorización y Percepción de
Mercado: (Hsu, 2013). La gerencia se entiende
como la gestión de "etiquetas". El modelo sugiere que si una
organización intenta abarcar demasiadas categorías (ser
"híbrida"), el mercado la penaliza porque no encaja en los
esquemas cognitivos.
- Modelo de Construcción Cultural de la
Vida Organizacional: Se
consolida la idea de que la gerencia es, ante todo, una labor de sentido
compartido (sensemaking). El gerente es un "arquitecto de
cultura" que diseña símbolos y significados para alinear a los
actores.
Bloque 2: La Era de la Fluidez y la Precariedad (2021-2026)
- Modelo de Socialización para
"Recién Llegados Temporales":
(Dufour et al., 2021). Emerge un modelo gerencial diseñado para la fuerza
laboral contingente (freelancers, contratados por proyectos). Ya no se
gestiona la carrera a largo plazo, sino la proactividad inmediata y la
integración rápida bajo incertidumbre.
- Modelo de "Eye to Eye"
(Acuerdo LMX): Se enfoca en la díada líder-seguidor.
La gerencia efectiva emerge solo cuando ambas partes coinciden en la calidad
de su relación. No es un modelo de mando, sino de sincronía perceptual.
- Modelo de Eficacia de Justicia en
Espiral: El gerente debe gestionar la percepción
de justicia no como un evento, sino como un proceso que se retroalimenta
(espiral positiva).
II. Complejidad y Transdisciplinariedad en Organization Science
OS es,
por definición, la revista más abierta a la complejidad sistémica. Aquí el
tratamiento es profundo:
1. Sistemas Adaptativos Complejos (SAC)
En este
bloque, los SAC se tratan a través de la interacción díada-unidad.
- Se reconoce que el sistema total (la
organización) es el resultado de miles de micro-acuerdos (como el acuerdo
LMX).
- Propiedad emergente: La "Justicia Organizacional" no se decreta desde la
directiva; emerge de la alineación de percepciones en la base del
sistema.
2. Hipercomplejidad y Categorías "Spanning"
La
hipercomplejidad se aborda mediante el estudio de las fronteras difusas.
- En el bloque 1999-2020, cruzar
categorías era un error.
- En el bloque 2021-2026, la
hipercomplejidad obliga a las organizaciones a vivir en la transitoriedad.
La organización ya no es un "lugar" fijo, sino un flujo de
personas temporales que entran y salen. Gerenciar esta hipercomplejidad
requiere modelos de "investidura" y soporte a la creatividad en
tiempo récord.
3. Transcomplejidad y Transdisciplinariedad
- Transdisciplinariedad: OS integra la sociología cognitiva, la psicología social y la
teoría de roles. No se puede entender la "socialización de
temporales" sin entender la psicología de la proactividad y la
sociología del trabajo precario.
- Transcomplejidad: Se manifiesta en la superación de la dualidad objetivo/subjetivo.
La revista postula que la "realidad" de la organización es lo
que los actores perciben que es. Si el supervisor y el empleado no
ven la relación igual, la relación "objetiva" no existe
funcionalmente.
III. Conexión Estratégica para la investigación (Venezuela e IA)
El
análisis de Organization Science aporta piezas que faltaban en tu
rompecabezas:
- La IA como "Socializadora" de
Temporales: En Venezuela, ante el éxodo de talento
y la rotación extrema, la IA podría actuar como el sistema de
"soporte a la socialización" (investidura) que describe OS,
permitiendo que nuevos colaboradores (aunque sean temporales) se vuelvan
productivos y se sientan "vistos" por el sistema rápidamente.
- Sincronía Perceptual mediada por
Algoritmos: Si el éxito gerencial depende de que
líder y seguidor "vean lo mismo" (Eye to Eye), la IA puede
proporcionar dashboards de realidad compartida que eliminen los
sesgos de percepción, algo crítico en entornos venezolanos donde la
comunicación suele estar distorsionada por la crisis.
- Gestión de la Precariedad Institucional: OS te da la base para teorizar sobre cómo gerenciar organizaciones
que ya no tienen estructuras fijas (como muchas en Venezuela). La IA no
viene a "automatizar la jerarquía", sino a coordinar el flujo
de lo temporal.
l Espejo
Latinoamericano (ARLA, LABR, JIAM/Management Research). A diferencia de los
bloques anteriores ("La Gran Teoría" de EE. UU. y Europa), aquí la
gerencia no se estudia como una abstracción de laboratorio, sino como una lucha
de adaptación en entornos de alta fricción institucional.
Aquí el
desglose de los hallazgos para este bloque regional (1999-2026):
1. Modelos Gerenciales Emergentes (El Prisma Latinoamericano)
En estas
revistas, los modelos gerenciales no son "recetas de éxito", sino estrategias
de compensación ante la debilidad del entorno.
A. Modelos de Ajuste y Alineación Interna (ARLA/JIAM)
- Modelo de Alineación Estratégica
Vertical-Horizontal:
(Prieto & Carvalho, 2018). Emerge un fuerte enfoque en cómo la
coherencia interna entre departamentos compensa la incoherencia de los
mercados externos. La gerencia se centra en el "fit"
organizacional para sobrevivir a la volatilidad.
- Modelo de Contingencia Revisado: Se cuestiona la teoría de contingencia tradicional. En
Latinoamérica, el "ajuste" entre organización y entorno es
errático; por lo tanto, el modelo gerencial que emerge es uno de misfit
gestionado: aprender a operar sabiendo que nunca estarás totalmente alineado
con el entorno.
B. Modelos de Emprendimiento y Resiliencia (LABR/ARLA)
- Modelo de Intención de Emprendimiento
por Autoconfianza:
(Kara et al., 2023). En Chile y otros países, el modelo gerencial se basa
en el capital psicológico del individuo más que en el apoyo institucional.
- Modelo de Selección de Proveedores
Socialmente Responsables:
(Tondolo et al., 2024). Emerge un modelo de "Gerencia por Presión de
Stakeholders". Las empresas latinas adoptan la sostenibilidad no por
convicción propia, sino como respuesta a la presión de la cadena de
suministro global.
C. Modelos de Gobernanza Universitaria y Pública
- Se observa un modelo de categorización
del desempeño basado en atributos de Gobierno Corporativo, buscando
estandarizar instituciones que operan en contextos diversos.
2. Complejidad, Sistemas Adaptativos y Transdisciplinariedad
En este
bloque, la complejidad deja de ser una "teoría de sistemas" y se
convierte en "Complejidad de Contexto".
A. Sistemas Adaptativos Complejos (SAC) como Cointegración
- En los estudios sobre el MILA
(Mercado Integrado Latinoamericano), la complejidad se trata mediante la cointegración
de mercados. El sistema no se integra por decreto (ley), sino por la
emergencia de reacciones comunes ante anuncios económicos. Es un SAC donde
los nodos (bolsas de valores de diferentes países) aprenden a vibrar en la
misma frecuencia a pesar de las barreras regulatorias.
B. Hipercomplejidad e Incertidumbre Institucional
- La hipercomplejidad en estas revistas se
manifiesta como "Barreras de Acceso". Los estudios de la ARLA
(2025) sobre consumo cultural en Chile utilizan Machine Learning
(LightGBM y SHAP) para modelar la hipercomplejidad de variables como
género, edad y tiempo.
- Aquí, la complejidad no es solo
"difícil", es no lineal: dedicar horas al estudio afecta
el consumo de forma distinta según el nivel educativo previo. Es la
ciencia de datos intentando capturar la hipercomplejidad social.
C. Transdisciplinariedad: Espiritualidad y Trabajo
- JIAM (Management Research): Un hallazgo fascinante es el tratamiento de la Espiritualidad
en el Trabajo (2007). Este es un puente transdisciplinar puro entre la
teología/psicología y la gerencia. Se propone que el
desempeño individual no es solo técnico, sino que emerge de un
"sentido de comunidad" y alineación de valores. La gerencia aquí
cruza la frontera hacia lo trascendental para explicar la productividad.
D. Transcomplejidad y Realidad Latinoamericana
- La transcomplejidad aparece en la lucha
por capturar la renta de la innovación en entornos donde la propiedad
intelectual es débil. La organización debe ser "transcompleja":
operar en lo formal y navegar lo informal simultáneamente.
3. Conexión Estratégica para la investigación (IA en Venezuela)
Este
bloque latinoamericano es el "cable a tierra" para la investigación sobre la
IA:
- IA para la "Alineación en el
Misfit": Si el modelo regional es el de
"misfit gestionado", la IA no debe buscar el orden perfecto,
sino la maniobrabilidad en el desorden. Una IA que ayude al gerente
venezolano a saber qué tan "desalineado" está del mercado y cómo
corregir el rumbo en tiempo real.
- Machine Learning como Lupa de la
Desigualdad: Al igual que el estudio chileno de
2025, se puede proponer el uso de IA (SHAP/LightGBM) para entender las barreras
de acceso tecnológicas en Venezuela, identificando qué nodos de la
sociedad están quedando fuera de la "espiral de eficiencia" de
la IA.
- IA y Espiritualidad Organizacional: En un entorno de crisis como el venezolano, el modelo de
"Espiritualidad en el Trabajo" de JIAM sugiere que la IA no
debería solo medir "KPIs fríos", sino ayudar a construir ese "sentido
de comunidad" que mantiene a la gente unida cuando el salario
económico falla.
el Bloque
Asiático y de Economías Emergentes (Asia Pacific Management Review,
International Journal of Innovation Studies, Journal of Entrepreneurship).
Si el
bloque latinoamericano era el de la "adaptación por supervivencia",
el bloque asiático es el de la "innovación dirigida y la complejidad de
red". Aquí la gerencia no es solo un proceso interno, sino un nodo en
una red estatal y social hiperconectada.
1. Modelos Gerenciales Emergentes (El Dragón Adaptativo)
En estas
revistas, los modelos se alejan del individualismo occidental para centrarse en
estructuras de red y propensiones colectivas.
- Modelo de Innovación Frugal y Cierre de
Brecha Digital: (Zhang, 2018). Emerge un modelo
gerencial que no busca la "alta tecnología" por lujo, sino la
eficiencia de costos para mercados masivos. Es la gerencia del "hacer
más con menos" escalado a niveles sistémicos.
- Modelo de Vínculos de Red Gerencial
(Managerial Network Ties):
(Danso et al., 2016). En economías emergentes (Ghana/Asia), el modelo de
éxito no depende solo de la capacidad interna, sino de la tríada de
redes: vínculos comerciales, políticos y comunitarios. Sin la red
política, la capacidad técnica es estéril.
- Modelo de Gobernanza Proactiva ante
Problemas Perversos (Wicked Problems):
(Raghavan et al., 2025). Emerge una visión de la administración pública en
Asia que pasa de ser "reactiva" a "proactiva",
utilizando la innovación para abordar problemas sociales de alta
complejidad.
- Modelo de Dualidad en el Branding
Corporativo: (Chang et al., 2015). Se analiza cómo
el valor de marca en Asia se construye por una ruta doble: la racionalidad
del producto y la identidad simbólica de la corporación como entidad
social.
2. Complejidad, Sistemas Adaptativos y Transdisciplinariedad
En Asia,
la complejidad se gestiona mediante el control de flujos y la integración
tecnológica.
- Sistemas Adaptativos Complejos (SAC) y
Big Data: (Chiu, 2024). La complejidad del mercado
inmobiliario post-pandemia en Taiwán se trata mediante modelos de Long
Short-Term Memory (LSTM). Aquí, el sistema se entiende como una serie
de flujos de datos no lineales que requieren inteligencia artificial para
ser "leídos". El SAC ya no se observa, se predice.
- Hipercomplejidad en la Cadena Global de
Innovación: (Lin et al., 2018). La actualización
industrial de China se describe como un fenómeno hipercomplejo donde la
empresa debe escalar en la cadena global de valor mientras navega por
tensiones geopolíticas y tecnológicas. La hipercomplejidad es aquí una geopolítica
de la técnica.
- Transdisciplinariedad: Innovación de
Significado y Design Thinking:
(Yang et al., 2025). Emerge un enfoque que mezcla la antropología, el
diseño y la estrategia de mercado para "re-significar" la
innovación. No se trata solo de inventar algo nuevo, sino de cambiar lo
que ese objeto significa para la sociedad.
- Transcomplejidad en el Emprendimiento
Étnico: (Ma et al., 2012). Los estudios de
co-citación muestran cómo el emprendedor asiático opera en una realidad
transcompleja: está integrado en una economía global pero depende de
estructuras de clanes, parentesco y redes sociales tradicionales
(Social Embeddedness).
3. Síntesis para la investigación (IA en el Contexto de Redes)
Este
bloque nos enseña que la IA en entornos emergentes no es un software aislado,
sino un conector de redes:
- IA como Fortalecedora de "Network
Ties": El modelo de IA en Venezuela podría
enfocarse en cómo la tecnología puede suplir la falta de redes políticas o
comerciales tradicionales, creando redes de confianza digitales
(Blockchain/IA) que permitan a las PYMES operar fuera del radar de la
ineficiencia institucional.
- Innovación Frugal en IA: Siguiendo a Zhang (2018), la pregunta no es cómo implementar la IA
más potente, sino la más frugal: ¿Cómo usar modelos de lenguaje
pequeños (SLMs) que requieran menos hardware para resolver problemas
críticos en entornos de baja conectividad?
- Gestión de "Wicked Problems": El enfoque asiático sugiere que la IA debe ser una herramienta de Gobernanza
Proactiva. Podrías proponer que la IA gerencial en Venezuela no solo
optimice procesos, sino que "anticipe" crisis de suministros o
energía, tratando a la empresa como un sistema adaptativo ante el caos.
Cerramos el círculo geográfico analizando la potencia académica de la región: Brasil.
Con la RAE (Revista de Administração de Empresas) —un pilar histórico
que abarca ambos periodos— y el BJOPM (Brazilian Journal of Operations &
Production Management), el panorama se desplaza hacia una gerencia
técnica, operativa y profundamente social.
Brasil
no solo "adapta" teorías; las somete a un rigor metodológico de
ingeniería y a una crítica institucional aguda.
1. El Modelo de "Gerencia de Operaciones Humana y Confiable"
(BJOPM)
En las
revistas brasileñas de operaciones, la eficiencia no es una fría métrica de
producción, sino un sistema de gestión de riesgos y bienestar.
- Modelos de Redes Bayesianas y Bow-Tie
para el Riesgo: (Pereira et al., 2015). Se observa un
uso sofisticado de la estadística para prevenir fallas en procesos
complejos (como turbinas de aviones). El modelo gerencial aquí es probabilístico,
diseñado para entornos donde el error es inasumible.
- La Ergonomía como Estrategia de Gestión: (Kennedy da Silva et al., 2025). Surge un modelo de "Análisis
Ergonómico del Trabajo" aplicado incluso al sector judicial. La
gerencia brasileña entiende que la capacidad adaptativa de la
organización depende directamente de la salud y los límites de sus
trabajadores. No hay productividad sin humanización.
- Integración Lean-Project Management: (Martins & Cleto, 2016). Brasil destaca en la hibridación: tomar el Lean Manufacturing
(japonés) y fundirlo con metodologías de gestión de proyectos para
eliminar desperdicios en industrias de consumo masivo.
2. RAE: La Evolución del Pensamiento Institucional y Estratégico
Al
cubrir ambos periodos, la RAE nos permite ver la transición del
"Management Clásico" a la "Estrategia de Mercado
Emergente".
- El Vínculo entre Alineación y Desempeño: (Prieto & de Carvalho, 2018). La RAE enfatiza que la Alineación
Estratégica Interna (ISA) es el motor real de los resultados. No basta
con tener una gran estrategia; el modelo brasileño se centra en la
"covarianza" entre lo vertical (objetivos) y lo horizontal
(procesos).
- La Paradoja de la Innovación: (Ferreira et al., 2012). Un tema recurrente en Brasil es por qué,
a veces, el innovador no logra capturar las rentas de su invención. El
modelo gerencial se enfoca en las barreras institucionales y la
propiedad intelectual en contextos de competencia agresiva.
- Espiritualidad y Compromiso en el
Trabajo: (Rego et al., 2007). Desde temprano, la
academia brasileña integró dimensiones no racionales (sentido de
comunidad, alineación de valores personales) como predictores del
desempeño individual.
3. Complejidad y Transdisciplinariedad: "Data-Driven" vs.
"Social-Driven"
Brasil
maneja la complejidad con una mano en el algoritmo y otra en la sociología.
- Transcomplejidad en el Consumo Cultural: (Abello-Romero et al., 2024/25). Utilizando Machine Learning
(LightGBM) y SHAP analysis, los investigadores brasileños
analizan cómo el capital cultural y el género influyen en el consumo. Es
la complejidad social resuelta mediante IA explicable.
- Sistemas Adaptativos en Servicios
Públicos: Se analiza cómo las instituciones (como
el poder judicial) deben adaptar su gestión ante la "ruptura de
fronteras entre el tiempo de trabajo y no trabajo". La complejidad
aquí es temporal y ética.
- Mantenimiento Predictivo en Energía: (Silva et al., 2025). El uso de enfoques data-driven para
analizar miles de registros de fallas en redes eléctricas muestra una
transición hacia una gerencia de infraestructuras críticas basada
en la anticipación tecnológica.
4. Conexión con la investigación: IA en la "Operación Real"
El
aporte brasileño a al modelo de IA para Venezuela es fundamentalmente metodológico
y ético:
- IA para la Salud Organizacional: Siguiendo el BJOPM, tu IA no solo debe optimizar procesos, sino
monitorear la "carga de trabajo" para evitar el colapso del
capital humano en entornos de crisis. Una IA Ergonómica.
- Modelos de Riesgo "Bow-Tie"
Digitales: Podrías integrar la lógica de los
diagramas Bow-Tie en el modelo de IA para que la gerencia venezolana pueda
visualizar preventivamente las amenazas (inflación, fallas de servicios) y
las barreras de recuperación.
- IA Explicable para la Estrategia: Como en los estudios de la RAE, la IA debe ayudar a lograr la Alineación
Vertical, traduciendo los datos operativos en "significados"
estratégicos para la alta dirección.
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