1. 3.1.2. La naturaleza del pensamiento de los sistemas blandos (suaves).
1.1. Los sistemas blandos se dirigen específicamente hacia la parte humana, analizando sus características, sus emociones, sus cualidades, su percepción hacia la vida, en si se basa en la parte sociable, creando todos los aspectos psicológicos que los rodean
1.2. APLICACIÓN. Tiene aplicación en cualquier situación organizacional compleja donde hay una actividad componente de alto contenido social, político y humano; realizan actividades de diseño del sistema de información también permite el diseño de cambios sobre las actividades realizadas por el sistema humano, logrando así el correcto acoplamiento del sistema de información y del sistema humano.
2. 3.2. Taxonomía de Boulding.
2.1. Boulding plantea que debe haber un nivel en el cual una teoría general de sistemas pueda alcanzar un compromiso entre “el especifico que no tiene significado y lo general que no tiene contenido”.
2.2. Boulding maneja un ordenamiento jerárquico a los posibles niveles de la siguiente manera: • Primer Nivel: Estructuras Estáticas • Segundo Nivel: Sistemas Dinámicos Simples • Tercer Nivel: Sistemas cibernéticos o de control • Cuarto Nivel: Sistemas Abiertos • Quinto Nivel: Genético Social • Sexto Nivel: Animal • Séptimo Nivel: El hombre • Octavo Nivel: Las estructuras sociales • noveno nivel: los sistemas trascendentes
3. 3.3. Taxonomía de Jordan.
3.1. Trata más que nada de la creatividad como parte de sistemas llamados sobrenaturales.
3.2. Jordán partió de 3 principios de organización que le permitió percibir a un grupo de entidades como si fuera "un sistema". Los principios son: • Razón de cambio • Propósito • Conectividad
4. 3.4. Taxonomía de Beer.
4.1. Define un sistema variable como aquel que es capaz de adaptarse al medio en cambio debe poseer tres características básicas
4.2. LA TEORÍA DE PLANEAMIENTO DE BEER COMO UN SISTEMA CIBERNÉTICO • Para medir y manipular la complejidad, a través de las matemáticas • Para diseñar sistemas complejos a través de la teoría general de sistemas • Para estudiar organizaciones viables a través de la cibernética • Para trabajar eficazmente con personas, a través de la ciencia del comportamiento • Para aplicar todo lo anterior a asuntos prácticos
5. 3.5. Taxonomía de Checkland:
5.1. Según Checkland las clasificaciones u ordenamiento por clases de los sistemas
6. 3.1.1 La naturaleza del pensamiento de Sistemas duros
6.1. Son aquellos en que interactúan hombres y máquinas. En los que se les da mayor importancia a la parte tecnológica en contraste con la parte social.
6.2. Características de los sistemas duros. • Se encarga de tratar problemas reales y exactos. • Analiza y utiliza parcial o totalmente el método científico, con resultados positivos o negativos. • La idea de importancia se la dan totalmente a la parte tecnológica. • Obtienes resultados positivos o negativos más no intermedios
6.3. Aplicación de los sistemas duros. • El proceso de la toma de decisiones sea un proceso cuyas variables de decisión sean medibles, cuantitativas y fáciles de determinar. • Cuando los estados futuros de lo que puede pasar son claramente identificables • Cuando la asignación de los recursos del sistema a las áreas que lo soliciten sean fácil y expedida.
6.4. Ideas de ciencia y tecnología Idea1.-“La ciencia se ocupa de lo que es, la tecnología de lo que va a ser” Idea2.-“La ciencia implica la creencia de que el valor más alto se asigne al avance del conocimiento, en cambio la ingeniería y la tecnología premian con mayor merito al logro eficiente de algún propósito definido” Idea3.- “La interacción de la ciencia es establecer el conocimiento bien fundamentado acerca del mundo y nuestro lugar en él, y la tecnología es la aplicación del conocimiento científico” v Ideas de ciencia y tecnología
7. 3.1. Los Sistemas en el contexto de la solución de problemas
7.1. Son Caracterizados por problemas solamente como simples o complejos no proporciona discernimiento alguno sobre Ios métodos de solución que pueden utilizarse para tratarlos.
7.2. Un problema está bien estructurado en el grado en que este satisface los siguientes criterios: • Que se pueda describir en términos de variables numéricas, cantidades escalares y de vector. • Que puedan especificarse los objetivos logrados, en términos de una función objetivo bien definido -por ejemplo, la maximizaci6n de beneficios o la minimización de costos. • Que existan rutinas de computación (algoritmos), que permitan que se encuentre la solución y se exprese en términos numéricos reales
