La antifragilidad es una propiedad de los sistemas en los que aumentan su capacidad para prosperar como resultado de factores estresantes, choques, volatilidad, ruido, errores, fallas, ataques o fallas. El concepto fue desarrollado por Nassim Nicholas Taleb en su libro, Antifragile , y en artículos técnicos. [1] [2] Como explica Taleb en su libro, la antifragilidad es fundamentalmente diferente de los conceptos de resiliencia (es decir, la capacidad de recuperarse de un fallo) y robustez (es decir, la capacidad de resistir el fallo). El concepto se ha aplicado en análisis de riesgos, [3] [4] física, [5] biología molecular, [6] [7] planificación del transporte, [8] [9]ingeniería, [10] [11] [12] Aeroespacial (NASA), [13] e informática. [11] [14] [15] [16] [17]
Taleb lo define de la siguiente manera en una carta a Nature en respuesta a una reseña anterior de su libro en esa revista:
Simplemente, la antifragilidad se define como una respuesta convexa a un factor estresante o fuente de daño (para algún rango de variación), lo que lleva a una sensibilidad positiva al aumento de la volatilidad (o variabilidad, estrés, dispersión de resultados o incertidumbre, lo que se agrupa bajo la designación "grupo de trastornos"). Asimismo, la fragilidad se define como una sensibilidad cóncava a los factores estresantes, lo que lleva a una sensibilidad negativa al aumento de la volatilidad. La relación entre fragilidad, convexidad y sensibilidad al desorden es matemática, obtenida por teorema, no derivada de la minería de datos empírica o alguna narrativa histórica. Es a priori .
- Taleb, NN, Filosofía: 'Antifragilidad' como idea matemática. Nature , 28 de febrero de 2013; 494 (7438), 430-430
Antifrágil versus robusto / resistente
En su libro, Taleb enfatiza las diferencias entre antifrágil y robusto / resistente. "La antifragilidad va más allá de la resiliencia o la robustez. La resiliencia resiste los golpes y permanece igual; la antifragil mejora". [1] El concepto ahora se ha aplicado a los ecosistemas de manera rigurosa. [18] En su trabajo, los autores revisan el concepto de resiliencia del ecosistema en su relación con la integridad del ecosistema desde un enfoque de teoría de la información. Este trabajo reformula y se basa en el concepto de resiliencia de una manera que se transmite matemáticamente y se puede evaluar heurísticamente en aplicaciones del mundo real: por ejemplo, la antifragilidad de los ecosistemas. Los autores también proponen que para la gobernanza socio-ecosistémica, la planificación o, en general, cualquier perspectiva de toma de decisiones, la antifragilidad podría ser un objetivo valioso y más deseable de lograr que una aspiración de resiliencia. De la misma manera, Pineda y colaboradores [19] han propuesto una medida de antifragilidad simplemente calculable, basada en el cambio de "satisfacción" (es decir, complejidad de la red) antes y después de agregar perturbaciones, y aplicarla a redes booleanas aleatorias (RBNs ). También muestran que varias redes biológicas bien conocidas, como el ciclo celular de Arabidopsis thaliana , son antifrágiles como se esperaba.
Antifrágil versus adaptativo / cognitivo
Un sistema adaptativo es aquel que cambia su comportamiento en función de la información disponible en el momento de la utilización (en lugar de tener el comportamiento definido durante el diseño del sistema). Esta característica a veces se denomina cognitiva. Si bien los sistemas adaptativos permiten la robustez en una variedad de escenarios (a menudo desconocidos durante el diseño del sistema), no son necesariamente antifrágiles. En otras palabras, la diferencia entre antifrágil y adaptativo es la diferencia entre un sistema que es robusto en entornos / condiciones volátiles y uno que es robusto en un entorno previamente desconocido. [ aclaración necesaria ]
Heurística matemática
Taleb propuso una heurística simple [20] para detectar la fragilidad. Si es un modelo de , entonces existe la fragilidad cuando , la robustez existe cuando , y existe antifragilidad cuando , dónde
.
En resumen, la heurística consiste en ajustar una entrada de modelo cada vez más alta y más baja. Si el resultado promedio del modelo después de los ajustes es significativamente peor que la línea de base del modelo, entonces el modelo es frágil con respecto a esa entrada.
Aplicaciones
El concepto se ha aplicado en física , [5] análisis de riesgos , [4] [21] biología molecular , [7] [22] planificación del transporte , [8] [23] planificación urbana , [24] [25] ingeniería , [ 11] [12] [26] aeroespacial (NASA), [13] gestión de megaproyectos, [27] e informática . [11] [14] [15] [16] [28] [29]
En informática, existe una propuesta estructurada de un "Manifiesto de Software Antifrágil", para reaccionar a los diseños de sistemas tradicionales. [30] La idea principal es desarrollar la antifragilidad por diseño, construyendo un sistema que mejore a partir de la entrada del entorno.
Ver también
- Teoría y organizaciones de la complejidad
- Gestión de la información
- Estructuras de organizaciones
- Estructura organizativa nodal
- Teoría de sistemas
- Ingeniería de Sistemas
- Accidente del sistema
Referencias
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antifrágil Confundir la fuente de lo importante o incluso necesario.
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