tiểu luận các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức

Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 1


BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM
KHOA SAU ĐẠI HỌC






Q
Q
U
U
Ả
Ả
N
N


T
T
R
R
Ị
Ị

T
T
H
H
A
A
Y
Y


Đ
Đ
Ổ
Ổ
I
I







Chương 12:
CÁC MÔ HÌNH KHOA HỌC PHỨC HỢP CỦA SỰ
THAY ĐỔI VÀ ĐỔI MỚI TỔ CHỨC

Giảng viên : TS. NGUYỄN HỮU LAM
Trợ giảng : ThS. TRẦN HỒNG HẢI
Nhóm 12 : NGUYỄN DIỆU NGUYÊN KHANH
NGUYỄN NGỌC QUỲNH NHƯ
PHẠM ANH TUẤN (1973)
PHẠM BÁ MINH LỘC
Lớp : MBA8






TP.Hồ Chí Minh – Tháng 6 Năm 2010
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 2
Chương 12:
CÁC MÔ HÌNH KHOA HỌC PHỨC HỢP CỦA SỰ THA Y
ĐỔI VÀ ĐỔI MỚI TỔ CHỨC

Kevin J. Dooley
Khoa học phức h ợp là từ dùng để mô tả một nhóm rất rộng và đa dạng về quan niệm, mô hình
và phép ẩn dụ ph ục vụ cho các thuộ c tính mang tính hệ thống và năn g động của các hệ thống
có sự sốn g (theo Gell-Mann, 1994; Holland, 1995; Jantsch, 1980; Maturana và Varela, 1992;
Prigogine và Stengers, 1984). Khoa học phức hợp bắt nguồn từ lý thuyết chung về hệ thống
nhưng cũng xét đến các nguyên lý và đặc tính cơ bản của các hệ thống có sự sốn g, chẳng hạn
như việc tự tái tạo, sự hình thành trật tự từ quyền lực, sự tự tổ chức, đồng tiến hóa v ới môi
trường, tính phi tuyến tính, sự nổi trội và các khao khát riêng tư, các chuẩn mực, biểu hiện,

cũng như thực tại của con người (Lewin, 1992; Waldrop, 1992; Anderson, 1999; Guastello,
2002). Khoa học phức hợp đủ rộng và bao quát để bao gồm trong nó các quan điểm tích cực
lẫn tiêu cực (Stacey, 1999) và tạo ra nền tảng phong phú cho sự phát triển cả về mặt lý thuyết
lẫn thực tiễn cho các nhà nghiên cứu cả định tính lẫn định lượng.
Một yếu tố chung trong tất cả các mô hình khoa học phức hợp chính là chúng trực tiếp kết
hợp với chiều thời gian – do đó chúng trở nên rất thú vị đối với các nhà lý luận về tổ chức
đang nghiên cứu các hiện tượng liên quan đến sự thay đổi, vì sự thay đổi chỉ có thể được định
nghĩa và nghiên cứu thông qua thời gian. Thật ra, nó có thể là phần hấp dẫn của khoa học
phức hợp vì lý do là chỉ có một vài mô hình của học thuyết tổ chức kết hợp với chiều thời
gian theo một cách riêng biệt nào đó. Các mô hình khoa học phức hợp có xu hướng vượt ra
ngoài mức độ mô tả tiến trình thông thường của các hoạt động và sự kiện; hơn nữa cơ chế
phát sinh tạo ra thay đổi thường được đề cập một cách chi tiết. Do vậy các mô hình của khoa
học phức hợp thường có các đặc tính của cả lý thuyết phương sai trong đó chúng khái niệm
hóa các liên kết nhân quả giữa các biến và – hoặc cấu trúc, và lý thuyết quá trình, ở chỗ
chúng trực tiếp trình bày làm thế nào mà các thay đổi theo thời gian có thể xảy ra. Do đó, các
mô hình khoa học phức hợp trả lời cho câu hỏi ‘vì sao’ và ‘như thế nào’ c ủa thay đổi tổ chức.
Khoa học phức hợp – mô hình lấy nguồn cảm hứng từ thay đổi tổ chức có thể được phân làm
bốn lĩnh vực chung. Các m ô hình hệ thống thích ứng phức hợp là các mô hình mô phỏng, ở
đó các chủ thể theo đuổi m ục đích luận. Các chủ thể n ắm giữ các quy định về hoạt động quy
định làm thế nào chúng tương tác với môi trường, bao gồm nguồn lực và các chủ thể khác.
Các chủ thể thường là không đồng nhất, và chúng học được cách cải thiện sự phù h ợp của
mình qua thời gian. Các cơ cấu bên trong mô hình có xu hướng trở nên phức tạp. Các mô
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 3
hình hệ thống thích ứng phức hợp (CAS) mô tả một phần của hệ thống (chủ thể, vật thể và
nguồn lực) và cách chúng tương tác với nhau. Các nguyên lý chủ yếu đều dựa trên khoa học
điện toán và tâm lý học nhận thức (và theo một chừng mực ít hơn, dựa trên các bộ môn khoa
học xã hội khác). Các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình CAS theo cách diễn dịch, bởi họ
phải tạo ra một mô hình tiên quyết ban đầu và mô phỏng về nó để nghiên cứu về các thuộc
tính nổi bật và các mẫu trong hệ thống.

Mô hình điện toán là các mô hình mô phỏng trong đó các thành phần của một hệ thống đồn g
tiến hóa theo thời gian. Các phần đó có thể là chủ thể hay đơn thuần chỉ là một nhân tố của
một chỉnh thể thống nhất. T hay đổi được thúc đẩy bằng các tương tác không theo mục đích
luận, dựa trên tương tác cục bộ giữa các thành phần. Các cơ chế bên trong các nguyên lý có
xu hướng là đơn giản. Các nguyên lý chính yếu là toán học và khoa học m áy tính. Tương tự
như các mô hình CAS, m ô hình điện toán cũng được sử dụng theo hình thức diễn dịch.
Mô hình năng động là các mô hình toán họ c điều tiết cách thức, và thường là cả nguyên nhân
vì sao, các biến số chúng ta quan sát được trong các hệ thống phức hợp thay đổi theo thời
gian. Các biến này có hoặc không đại diện cho các cấu trúc cấp cao hơn. Tương tác giữa các
biến có thể tuyến tính hoặc phi tuyến, rời rạc hoặc liên tục. Cái nguyên lý chủ chốt là toán
học và thống kê. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng mô hình năng độn g theo phương pháp
quy nạp bằng cách thực hiện mô hình hóa dữ liệu thực nghiệm và sau đó lý luận bằng cách
quan sát các mô thức, hoặc diễn giải mô thức theo cách tương tự như sử dụng mô hình vi tính
hóa.
Mô hình tự tổ chức là các mô hình toán học và khái niệm, chỉ ra cách thức xây dựng trật tự
bên trong hệ thống. Mô hình tự tổ chức tập trung vào sự khác biệt biện chứn g tồn tại trong hệ
thống và vai trò của “năng lượng” tron g cấu trúc chuyển đổi. Mô hình này nhấn mạnh vào
các thay đổi đáng kể về cấu trúc diễn ra như thế nào, bao gồm trật tự được tạo ra ngẫu nhiên
như thế nào. Các nguyên lý chi phối là sinh học và nhiệt động lực học. Các nhà n ghiên cứu sử
dụng mô hình tự tổ chức theo lối diễn dịch lẫn quy nạp; trước tiên các mẫu được quan sát cho
thấy đó là một quá trình tự tổ chức, sau đó các cơ chế nhân quả cụ thể chẳng hạn như v iệc tự
tổ chức được đặt thành giả thuyết.
Vì vậy các mô hình trong bốn lĩnh vực trên mô tả cách m à các bộ phận của hệ thống lẫn các
thuộc tính của chúng tương hỗ với nhau như thế nào. Bốn cách phân loại trên đây chỉ mang
tính mô tả chứ không thuần túy là lý thuyết – trên thực tế còn có các đặc tính của mô hình
chồng chéo lên các giới hạn nêu ra, và thông thường không có mô hình cụ thể nào có thể
phân loại được các mô hình của khoa học phức hợp.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 4
Các mô hình trong bốn phân nhóm trên phản ánh sự thay đổi theo đúng với phân nhóm do

Van De Ven and Poole (1995) đề xuất. Các mô hình CAS mang tính mục đích luận về bản
chất và khắc họa một thay đổi mang tính xây dựng được gây ra bởi các chủ thể riêng lẻ đang
tiếp tục hoàn thiện trong các mức độ phù hợp của mình, mặc dù sự phù hợp có thể có các yếu
tố toàn cục và tổng hợp. Các cơ chế tiến hóa, như thuật toán di truyền, có thể được chèn vào
trong logic của mô hình CAS, để từ đó các chủ thể có thể học theo. Các mô hình tự tổ chức
cũng xem thay đổi là mang tính xây dựng, nhưng từ góc độ biện chứng so với mục đích luận.
Trong khi m ô hình CAS xem chính các chủ thể chịu trách nhiệm về sự thay đổi thì mô hình
tự tổ chức nhấn mạnh cách mà các liên kết và tương tác giữa các thành phần trong hệ thống
tạo ra trật tự và sự thay đổi. M ục đích luận trong quá trình tự tổ chức chính là mong muốn
của hệ thống muốn phát ra một nguồn năng lượng hay một lượng thông tin bằng các cách
thức hiệu quả hơn. Mô hình năng động khắc họ a thay đổi bằng các cơ chế phát sinh bên trong
hệ thống, tập trung vào từng thực thể hay biến đơn lẻ, vốn có thể gắn kết vào các thành phần
của hệ thống hoặc vào chính hệ thống như một thể thống nhất. Các mô hình năng độn g hầu
như không có mục đích luận, mà thay vào đó nó khắc họa sự thay đổi như một chu kỳ sống,
không thể tránh khỏi và được quy định bởi cơ chế phát sinh. Các mô hình điện toán mô tả sự
thay đổi như một thuộc tính cố hữu của hệ thống, bởi nó liên quan đến sự tương tác của nhiều
thực thể khác nhau. Trong khi mô hình điện toán mô tả các quá trình tiến hóa, hầu hết chúng
lại không có một bộ phận đặc trưng nào cho sự lựa chọn hay thích nghi. Do đó các mô hình
điện toán có tính chất của cả hệ thức tiến hóa lẫn hệ thức chu kỳ sống.
Các mô hình khoa học phức hợp có thể được sử dụng để mô tả sự thay đổi trong tổ chức ở
nhiều cấp độ và cấp tư duy khác nhau: một cá nhân, một chủ thể (ví dụ sự kết dính, nguồn
lực, công nghệ), một quy trình tổ chức, một nhóm hay tiểu nhóm, và cả tổ chức nói chung.
Trên thực tế, nhiều tác giả đề ra các mô hình khắc họa tầm quan trọng của một cá nhân riêng
lẻ, mối quan hệ của cá nhân đó với những n gười xung quanh, thế nhưng điều này bị thiên
lệch do áp đặt từ môi trường hơn là từ chính các mô hình. Thực tế cho thấy, các mô hình
phức hợp, chẳng hạn mô hình lý thuyết hệ thống, đủ bao quát để có thể được sử dụng ở các
cấp độ, thậm chí là nhiều cấp độ, khác nhau (mặc dù nhiều ứng dụng lại không phải là các
vấn đề đa cấp độ có liên quan).
Trước khi bàn về bốn lĩnh vực mô hình, cần phải lưu ý cách m à hệ thống lý thuyết chung,
tiền đề của khoa học phức hợp, định nghĩa về hiện tượng thay đổi. Lý thuyết hệ thống đã có

ảnh hưởng đến tư duy và m ô hình của các nhà khoa học xã hội kể từ khi được tiếp nhận vào
giữa thế kỷ 20 (Jantsch, 1980). Mô hình lý thuyết hệ thống làm theo những quan hệ nhân quả
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 5
giữa các biến và/hoặc cấu trúc – thế nhưng trong khi khoa học truyền thống đặt ra m ột m ối
quan hệ đơn tuyến giữa nguyên nhân v à kết quả (chẳng hạn sinh viên được động viên sẽ chịu
khó học nhiều hơn). Tuy nhiên kết quả đạt được không nhất thiết phải diễn ra vào cùng một
lúc, mặc dù biến A tác động lên biến B, và biến B tác động đến biến A và cứ thế tiếp diễn.
Tác động của B lên A gọi là tác độn g phản hồi.
Một dạng tác động phản hồi có tên gọi là vòn g củng cố, ở đó các biến A và B tác động lẫn
nhau theo chiều h ướng tương tự nhau, và điều này dẫn đến các quá trình diễn ra theo từng đợt
và sự phát triển tương ứng ở cả A và B (chỉ về mặt lý thuyết). Do đó, cũng giống như một
micro và một cái loa có thể tương tác tích cực với nhau đến một điểm nào đó tác động phản
hồi khiến cho hệ thống “phát nổ” vì vượt quá giới hạn vật lý của nó, và ý chí cũng giống như
vậy ví dụ như sự độn g viên và học tập cũng tương tác tích cực với nh au cho đến khi đạt được
giới hạn của năng lực. Một vòng củng cố cũng hàm ý nếu sự động viên giảm đi, quá trình học
cũng giảm theo, điều này sẽ dẫn đến việc giảm đi sự thúc đẩy sau đó, và cứ thế tiếp diễn. Các
vòng củng cố được thực hiện trong tổ chức theo dạng chế độ tiền thưởng, phúc lợi xã hội,
kinh tế vì quy mô, một số yếu tố đánh giá năng lực và sự gia tăng cam kết, .v.v.
Phản hồi cũng có thể tạo ra một vòng thăng bằng, vốn đặc biệt gắn liền với mức độ của một
biến có một mục tiêu mà nó mong muốn đạt được, hoặc một dạng giới hạn nào đó. Một vòng
thăng bằng tạo ra sự phản hồi giảm dần, và theo cấp số nhân ở các biến liên quan. Do vậy,
chẳng hạn như khi có một chiếc xe hơi đến gần một biển báo dừng lại, người tài xế phản hồi
(thắng xe) để dừng xe lại, khi xe tiến dần đến đích. Các giới hạn tự nhiên cũng có thể đóng
vai trò như những n guồn của vòng thăng bằng, giữ cho hệ thống nằm trong các ranh giới khả
dĩ có thể hoạt động được. Các vòng thăng bằng cũng được kích hoạt trong các tổ chức dưới
hình thức phê bình (mang tính chất xây dựng), quản lý để đạt được kết quả vượt trội, hệ
thống quản lý dự án, các quy định và chính sách trong tổ chức.
Các nhà nghiên cứu trong tổ chức có thể lý thuyết hóa tác động phản hồi bên trong mô hình
của m ình, nhưng không bao giờ kết hợp chúng vào các mô hình sẽ được kiểm soát toàn diện,

bởi điều n ày yêu cầu việc thu thập các dữ liệu theo chiều dọc. Chặt chẽ hơn, một mô hình cho
rằng A tạo ra B phải cho thấy A xuất hiện trước B về mặt thời gian. Thực tế cho thấy điều
này không thể thực hiện được. Để thể hiện mối quan hệ nhân quả song phương giữa A và B,
A phải được quan sát vào một thời điểm cụ thể, B phải được quan sát sau đó, rồ i lại về với A
sau khi quan sát B, do đó đòi hỏi phải có ít nhất 3 mẫu ở 3 thời điểm khác nhau.
Sự chênh lệch giữa n guyên nhân và kết quả này về sau sẽ làm phức tạp hóa cả việc tạo thành
mô hình lý thuyết hệ thống lẫn việc quan sát các mẫu này, bởi sự chênh lệch đó không thể
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 6
xác định được, hoặc có thể tự thay đổi theo thời gian. Chẳng hạn ở các mẫu liên kết các thay
đổi ở các cấp đầu tư trong tổ chức khi n ghiên cứu thị phần của công ty trên thị trường, chênh
lệch giữa đầu tư và tạo ra thành côn g các sản phẩm mới phải được xét đến, và cách này có thể
thay đổi và thậm chí còn khác biệt trong các ngành công nghiệp cụ thể, hoặc thay đổi do các
tác động về công nghệ hoặc thị trường.
Các nhà khoa học xã hội nhanh chóng nhận ra giá trị khái quát mà lý thuyết hệ thống mang
đến, và việc sử dụng nó nhanh chóng được phổ biến. Cụ thể, người ta quan tâm nhiều hơn
đến điều khiển học, và họ tìm cách tìm hiểu cách thức bộ não hoạt động, sử dụng một máy
tính làm mô phỏng ý thức của con người (Minsky, 1986). Forrester (1961) sử dụng các mô
hình năng động mà ông gọi là động lực hệ thống để khám phá mối quan hệ giữa các biến chủ
đạo trong các hệ thống xã hội quy mô lớn như các ngành công nghiệp, các cộng đồn g, các hệ
sinh thái. Nhìn chung, quan hệ giữa các biến được mô phỏng trở lại sử dụng các phương trình
tuyến tính giản đơn. Trong khi hành vi của một mối quan hệ đơn nhất khá là rõ rệt, chính
hành vi tổng hợp phát sinh từ các cặp đôi phức tạp của các biến dẫn đến các kết quả đáng
kinh ngạc và giải thích được nhiều điều.
Trong lúc các nhà nghiên cứu như Checkland, Ackoff và Ashby tiếp tục phát triển các ứng
dụng lý thuyết hệ thống vào khoa học xã hội, mãi đến khi các công trình của Deming (1986)
và Senge (1990) thì lý thuyết hệ thống mới có một cuộc cách tân trong nghiên cứu và ứng
dụng trong tổ chức. Các khái niệm về việc học tập tổ chức và quản lý chất lượng toàn diện đã
giới thiệu lý thuyết hệ thống đến cả một thế hệ mới các học giả và những người thực hiện.
Trong khi lý thuyết hệ thống tạo ra một nền tảng về nhận thức và tri thức quan trọng cho việc

nghiên cứu các hệ thống phức tạp hơn, nó lại không giải quyết thỏa đáng các đặc tính liên
quan gắn liền với các hệ thống đang tồn tại, dù đó chỉ là một tế bào, một cá thể sinh họ c hay
một hệ thống xã hội. Các mối quan h ệ nhân quả, dẫu song phương và đa dạng, vẫn thường
được tạo ra bằng những cách rất giản đơn và t uyến tính. Lý thuyết hệ thống mô tả không phải
cách các thực thể trong một hệ thống giao tiếp với nhau, mà chính là các biến giao tiếp, và
các biến đó chính là đặc điểm của thực thể bên trong hệ thống, h ay chính bản thân hệ thống.
Do đó mô hình lý thuyết hệ thống là “từ trên xuống”, trong đó chúng yêu cầu người làm mô
hình phải xác định trước các biến quan trọng nhất và chúng tương quan với nhau như thế nào.
Mô hình lý thuyết hệ thống khắc họa “cuộc sống” là một cái gì đó được duy trì một cách máy
móc bằng các quá trình luôn hướng đến sự cân bằng. Các mô hình trong khoa học phức hợp
kết hợp nhân quả tuyến tính và phi tuyến; chúng mô tả cả thực thể và các biến trong hệ thống;
cả “từ trên xuống” và “từ dưới lên”, có nghĩa là hành vi thường được quy định chỉ mang tính
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 7
chất cục bộ, và hành vi toàn cục thì được quan sát thông qua sự mô phỏng; và cuối cùng mô
hình “cuộc sống” là quá trình năng động mà chỉ tồn tại dưới trạng thái gần như cân bằng.
Trong khoa học phức hợp, trạng thái cân bằng không tồn tại, bởi về khái niệm cuộc sống là
sự chuyển động.
Phần còn lại của chươn g sẽ được sắp xếp như sau. Trước h ết, mỗi 4 loại của mô hình khoa
học phức hợp được mô tả như là chún g có liên quan đến thay đổi tổ chức, và ứng dụng của
chúng để bàn về các nghiên cứu trong tổ chức. Một ví dụ minh chứng cho việc mỗi 4 loại của
mô hình có thể được áp dụng như thế nào vào việc khái quát hóa sự thay đổi bên trong tổ
chức hệ thống. Chương này kết luận bằng việc thảo luận một số thách thức tương lai mà các
nghiên cứu dựa trên khoa học phức hợp về tổ chức phải đối mặt, liên quan đến cả khái niệm
và phương pháp nghiên cứu.

Mô hình hệ thống thích ứng phức hợp của sự thay đổi tổ chức
Mô tả khái q uát
Tổ chức có thể được coi là ví dụ của một lớp học cơ bản của hệ thống phức tạp gọi là hệ
thống thích ứng phức hợp, hoặc CAS. Các nhà lý thuyết tổ chức thường hay liên hệ thuật ngữ

phức hợp với việc mô tả những hoạt động đang diễn ra bên trong tổ chức (Dooley, 2002a);
chẳng hạn như một công ty với nhiều chuyên gia thì phức tạp hơn công ty có ít chuyên gia
(Khandwalla, 1977). Đối với trường hợp CAS, sự phức hợp liên quan tới cách thức mà hệ
thống ứng x ử với cấu trúc nội tại của nó; hành vi tổng hợp của hệ thống thì không thể dự
đoán được và cũng không thể dựa trên thành phần của nó mà hiểu hay làm giảm đi các hành
vi được (Holland, 1995). Trong một hệ thống phức hợp, hai cộng hai không nhất thiết bằng
bốn. Nhiều hệ thống rất phức tạp – chẳng hạn như thời tiết, hệ sinh thái, mạng thông tin. Một
hệ thống phức hợp có tính thích ứng nếu nó tự thay đổi bằng cách dùng các tiến trình phi
cách mạng (hay còn được gọi là Larmarkian) theo thời gian sẽ nhanh hơn so với tiến hóa sinh
học theo thời gian. Ví dụ về một CAS bao gồm nền kinh tế, hệ thống giao thông, và văn hóa
(Gell-Mann, 1994). Định nghĩa chuẩn nhất về CAS của Holland (1995) là đặc tả ngôn ngữ do
máy tính mô phỏng (Swarm ) là điều đáng để chúng ta lưu ý. Do đó sự kết nối giữa góc nhìn
theo CAS và tạo mô hình điện toán rất mạnh. Các yếu tố thành phần của CAS được thể hiện
trong hình 12.1.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 8

Hình 12.1

Các yếu tố cơ bản của CAS là các chủ thể. Chủ thể là các đơn vị bán độc lập (semi-
autonomous) mà nó đang tìm cách tối đa hóa mức độ ph ù hợp bằng cách tiến hóa theo thời
gian. Các chủ thể lướt qua môi trường của nó (cả nội bộ lẫn bên ngoài hệ thống) và giải thích
những cái nhìn tổng quát thông qua các giản đồ. Các chủ thể có thể đại diện cho cá thể hoặc
nhóm, phòng ban hay cả công ty. Các giản đồ là các mẫu tư duy (nằm trong mô hình điện
toán, các mẫu điện toán) xác định thực tế được diễn giải như thế nào và đâ u là các phản hồi
tương ứng với các chiều hướng có trước. Những giản đồ này thường tiến hóa từ những giản
đồ nhỏ hơn, cơ bản hơn (Holland, 1995). Các chủ thể được giả định là có giới hạn hợp lý và
có thể là giới hạn truy cập thông tin trong hệ thống, và các giản đồ có thể khác nhau giữa các
chủ thể bởi khí chất cá nhân trong cách mỗi người đưa ra quyết định như thế nào (March,
1994). T rong một chủ thể, nhiều giản đồ mâu thuẫn nhau vẫn có thể tồn tại, đối lập nhau

thông qua quy trình tuyển chọn – thực hiện – cách ly. (Weick, 1979).
Khi một quan sát không phù hợp với những gì mong đợi, một chủ thể có thể hành động để
tương thích v ới sự quan sát nhằm phù h ợp với giản đồ hiện hữu. Một chủ thể cũng có thể thay
đổi một giản đồ để phù hợp hơn với quan sát. Giản đồ có thể thay đổi thông qua một biến đổi
ngẫu nhiên hoặc có chủ đích, và/hoặc kết hợp với các giản đồ khác. Trong hầu hết các mô
hình CAS, biến đổi ngẫu nhiên không được chấp nhận trừ khi chúng tương thích với sự gia
Sự kết nối hỗ trợ cho nguồn lực và thông tin

Ranh giới
Môi trường
Giả định của sự tồn tại

Giản đồ hành vi và hiểu bi ết
- vài qui luật đơn giản
Sự phù hợp

Tác nh ân
Văn bản
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 9
tăng mức độ phù hợp của chủ thể. Khi một giản đồ thay đổi, nó thường có tác dụng làm cho
các chủ thể mạnh mẽ hơn (hoạt động bằng cách tăng biến hoặc đa dạng), đáng tin cậy hơn (có
thể đoán trước được), hoặc có khả năn g hơn trong sự đa dạng cần thiết. (Auth ur, 1994).
Sự phù hợp của chủ thể thường được mô hình hóa như là một yếu tố phức tạp bao gồm nhiều
nhân tố nội bộ và toàn cục. Các chủ thể không phù hợp có nhiều khả năng tạo ra sự thay đổi
trong giản đồ. T ối ưu hóa sự phù hợp nội tại cho phép sự đa dạng hóa và tính đặc trưng; tối
ưu hóa toàn cục của mức độ phù hợp giúp tăng cường tính nhất quán trong CAS như là một
hệ thống và dẫn đến việc lưu giữ dài hạn.
Giản đồ cũng xác định một chủ thể tương tác với các chủ thể khác cả trong v à n goài hệ thống
như thế nào. Tương tác giữa các chủ thể liên quan đến việc trao đổi thông tin và/hoặc các

nguồn lực, thông qua các tuyến kết nối. Những tuyến này có thể phi t uyến tính. Thông tin và
nguồn lực trải qua nhiều tác động dựa vào bản chất của việc nối kết trong hệ thống. Vì giản
đồ của ch ủ thể bao gồm các thông tin về các chủ thể khác, nên hoạt động của một chủ thể có
thể được coi là thông tin cho các chủ thể khác mà kết nối với nó. Các loại kết nối khác nhau
hiện hữu, Krackhardt và Carley (1998) xác định sự kết nối trong hệ thống tổ chức thông qua
mạng xã hội, mạng công việc và mạng tài nguyên.
Ghi chú về chủ thể giúp xác định những gì mà các chủ thể có khả năng tương tác với các chủ
thể khác, các ghi chú cũng tạo điều kiện cho sự hình thành một khối thống nhất, hoặc siêu
chủ thể. Siêu chủ thể giúp phân phối và phân chia chức năng, cho phép đa dạng để phát triển
và ch uyên môn hóa (Holland, 1995). Chủ thể hoặc siêu chủ thể cũng tồn tại bên ngoài ranh
giới của CAS, và các giản đồ cũng xác định những quy tắc tương tác liên quan đến dòn g chu
chuyển thông tin và nguồn lực như thế nào.
Nhà nghiên cứu sử dụn g mô hình CAS phải ghi rõ những gì bên trong so với bên ngoài hệ
thống, hoặc ranh giới của hệ thống. Trong vài trường hợp, các ranh giới có thể là hiển nhiên,
như ranh giới pháp lý của một công ty. Vài trường hợp khác thì ranh giới được cụ thể hóa
theo các câu hỏi nghiên cứu. Vì hệ thống có thể phân rã, nên ranh giới có thể tồn tại và được
mô tả ở nhiều quy mô khác nhau, dẫn đến hành vi chồng lắp. Cuối cùng, lẽ tồn tại của hệ
thống được xác định bởi các giả định về tồn tại. Các giả định này có xu hướng ảnh hưởng
đến cách mô hình kết hợp các đón g góp cho sự phù hợp của chủ thể đạt đến bản chất toàn
cục. Chẳng h ạn như một mô phỏng của công ty kinh doanh sử dụng các tiêu chí kinh tế trong
các chức năng tạo sự ph ù hợp cho chủ thể, trong khi đó m ột mô phỏng công ty phi lợi nhuận
thì sử dụng các tiêu chí về sự vị tha.
Thay đổi xảy ra trong hệ thống thích ứng phức hợp như thế nào?
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 10
Có hai loại thay đổi được mô tả trong mô hình CAS. Trước hết, vì chủ thể trong CAS tương
tác liên tục với các chủ thể khác, và thích nghi hoặc phát triển với môi trường, không có sự
thay đổi về dòng chu chuyển thông tin và nguồn lực, quá trình học hỏi của ch ủ thể hay các
hành độn g mà chủ thể thực hiện. Mô hình CAS thay đổi khi cái gì đó hướng về mục tiêu của
các chủ thể cá nhân, nhưng các mẫu xuất hiện không nhất thiết mang tính suy diễn ở cấp độ

chủ thể bởi vì bản chất tự tổ chức của hệ thống. Thứ hai, mô hình CAS tương đương với một
tập hợp cụ thể các yếu tố (chủ thể, giản đồ, ranh giới, mối liên kết), các cấu trúc trong cùng
của hệ thống chỉ ra thêm các yếu tố gần nh ư thường xuyên và ổn định của hệ thống tổ chức
và sẽ thay đổi kh i một hoặc nhiều yếu tố của CAS thay đổi:
- Các chủ thể có thể được thêm vào hoặc bỏ ra khỏi hệ thống, chẳng hạn như thông qua
mở rộng, thu hẹp, sáp nhập hoặc mua lại. Đây cũng là cách cơ bản để ranh giới hệ
thống được thay đổi.
- Chức năng phù hợp của chủ thể có thể được coi là có ch ứa cả thành tố nội lẫn ngoại
tại, cả các thành tố cá nhân lẫn nhóm. Nó có thể được thay đổi bằng cách thay đổi hệ
thống khen thưởng, khuyến kh ích, hoặc thay đổi các chuẩn mực và hệ giá trị.
- Giản đồ sẽ tiến hóa theo thời gian, mạnh hơn hoặc yếu đi, có thể trải qua đột biến, có
thể được kết hợp với các giản đồ khác, hoặc có thể bị loại bỏ hoàn toàn. Trong h ầu hết
các giản đồ CAS thì đều có liên quan đến hành động và kết quả như thế nào, biểu hiện
qua chức năng phù hợp, liên hệ với nhau. Vì vậy, nếu một quy tắc hành động nhất
quán được cải thiện thì niềm tin vào quy tắc đó sẽ có xu hướng tăng; quy trình thuộc
tính này (Holland, 1995) là mô hình hoạt động của việc học hỏi của chủ thể. Các ch ủ
thể được giả định là có khả năn g học một lần, học hai lần hay học nhiều lần. (Argyr is
Schon, 1978).
- Sự thay đổi một chuỗi định vị và vận tốc có thể thay đổi dòng chu chuyển thông tin và
nguồn lực giữa hai hay nhiều chủ thể, tăng hoặc giảm sự trao đổi. Ví dụ, công nghệ
thông tin và Internet làm tăng dòng chu chuyển thông tin, trong khi đó thì kế hoạch và
các hình thức phối hợp khác làm thay đổi định vị sự kiện diễn ra.
- Sự nối kết giữa các chủ thể có thể được thêm hoặc bớt thông qua chuyển dịch cơ cấu
và tái thiết hệ thống, bao gồm việc thay đổi dòng mệnh lệnh và tăng cường kết nối
thông qua công n ghệ thông tin.
- Các ghi chú về chủ thể có thể thay đổi theo một cách hoặc cụ thể hoặc mang tính hình
tượng. Ví dụ, nhân viên bán hàng trong một công ty đang phát triển có thể tách thành
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 11
hai chức năng khác nhau là tiếp thị và bán hàng; n gười được có chức vụ được chỉ định

rõ ràng phải có trách nhiệm và cách giao tiếp khác đi.
- Thay đổi chiến lược trong tổ chức (tầm nhìn và sứ mạng) đại diện cho sự thay đổi
trong chính các giả định hiện hữu.
Ở mức độ chung, m ô hình CAS đề xuất phương tiện và cách thức thay đổi tổ chức khác với
những gì văn bản sử dụng trong tổ chức đang hiện hữu; nhiều ý nghĩa mà các tác giả rút ra
khi sử dụng CAS như là một khung tiêu chuẩn cho cách thức mà công việc được tìm thấy
trong văn bản, trong lý thuyết hệ thống chung, hệ thức dân số, học tập tổ chức, và nhận thức
tâm lý (Dooley, 1997). Nhận thức có được không đến từ các kết luận chung đã nêu, mà từ
chính các kết luận cụ thể dựa trên mẫu có được trong tay.
Ví dụ của mô hình CAS trong thay đổi tổ chức
Một mô hình chứng tỏ tiềm năng của mô hình CAS là mô hình điện toán Axtell (1999) nổi
lên ở các công ty. Chủ thể là các cá nhân tự tổ chức trong công ty bằng cách xem xét sự ph ù
hợp của riêng họ. Trước tiên, mỗi chủ thể được chỉ định tham số “thu nhập – giải trí” và tham
số này xác định lượng thời gian cần thiết cho công việc (tạo thu nhập) so với thời gian giải trí
(khoảng thời gian làm việc không hiệu quả); nếu sự phân công này thực hiện ngẫu nhiên thì
tính đồng nhất của chủ thể được duy trì. Các tiện ích hoặc phù hợp của chủ thể tại bất kỳ thời
gian nhất định nào là chức năng bội của các nổ lực mà nó đang m ở rộng, của sự nổ lực trở lại
cấp công ty và của lượng thời gian giải trí. T ại các khoảng thời gian ngẫu nhiên, các chủ thể
sẽ xem xét vị trí hiện tại và cả (a) việc duy trì mức nổ lực hiện tại, (b) tăng giảm nổ lực hiện
tại, (c) làm công ty mới (solo), hoặc (d) chuyển đổi 2 người trong công ty. Cái mà công ty
nhận được từ nh ững nỗ lực tổng hợp của thành viên dựa vào số thành viên, nỗ lực cá nhân
của thành viên, và bất cứ việc cùng nhau nỗ lực nào (ví dụ tăng doanh thu). Lợi nhuận cho cá
nhân được chia đều cho tất cả các công ty tham gia.
Mặc dù số lượng các tham số khác nhau v à điều kiện bắt đầu đó có thể đa dạng, và trên thực
tế là các mô phỏng về chính nó là dựa trên một số giả định khá đơn giản về bản chất con
người, kết quả cho thấy, trên thực tế có nhiều yếu tố thích hợp rập khuôn việc hình thành
hành vi tổ chức. Ví dụ:
• Khi côn g ty trở nên to lớn, sự đóng góp của một cá thể trở nên nhỏ bé so với sự đón g góp
của toàn bộ tổ chức, và điều này tạo ra “những người ăn theo” (fr ee riders)
• Khi việc ăn theo trở nên phổ biến, năng suất của côn g ty giảm xuốn g và đa số những người

muốn “làm việc” thì lại bỏ qua những công ty khác, làm cho công ty bị suy yếu.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 12
• Trong khi điều kiện cân bằng tồn tại trong lý thuyết có thể dẫn đến trạng thái tĩnh, luôn có
trạng thái bất ổn năng động đủ để làm cho điều kiện cân bằng không bao giờ xuất hiện.
• Lịch sử của bất kì công ty nào cũng luôn nổi bật và có đường lối rõ ràng.
• Ở mức độ tổng hợp, quy mô công ty, sự tăng trưởng, và tỷ lệ thất bại cũng giống như số liệu
thực tế.
Điều thú vị ở đây không phải là có người ăn theo, hoặc các công ty sụp đổ và xuất hiện theo
một phương thức năng động, hoặc thậm chí tỷ lệ tăng trưởng thực tế có thể bị sao ch ép. Thay
vào đó, điểm cơ bản là tất cả các kết luận, được tìm thấy ở một nơi nào đó trong văn hóa tổ
chức, xuất hiện từ một mô hình không có gì hơn các chủ thể bán độc lập cố gắng cải thiện
chức năng phù hợp đơn giản. Khi có thêm nhiều loại mô phỏng này được thực hiện, các lý
thuyết nhấn mạnh đến sự tương tác cục bộ dẫn đến mô hình toàn cục sẽ trở nên phổ biến hơn.

Mô hình điện toán của sự thay đổi tổ chức
Mô tả khái q uát
Các mô hình điện toán tương tự như mô hình CAS ở chỗ chúng mô tả các bộ phận của hệ
thống (chủ thể hoặc đối tượng) tương tác với nhau thông qua các quy tắc. Những khía cạnh
chi tiết bên trong của mộ hình được thu thập từ việc mô phỏn g. Ngược lại, v ới mô hình CAS,
hầu h ết các mô hình điện toán là không theo mục đích luận (teleological - quan niệm cho rằn g
mọi sự đều có m ục đích nội tại), và thông thường, không có quy tắc nào chỉ ra các tương tác
cục bộ là đơn giản. Không giốn g như các mô hình CAS, nơi có một khuôn khổ thỏa thuận
tương đối và kiến trúc cho những gì mô hình cần phải có xét theo thành phần thì các mô hình
điện toán khác nhau xây dựng hệ thống nhân quả khác nhau, và vì vậy h ai mô hình chính
được sử dụng bởi các nh à nghiên cứu tổ chức sẽ được xem xét: mô hình tế bào tự động và mô
hình đồ thị hình sin thoai thoải. Các loại khác của mô hình điện toán (ví dụ, mạng thần kinh,
thuật toán di truyền) là khả thi, nhưng lại ít được sự chú ý của các nhà nghiên cứu tổ chức
hơn.
Tế bào tự động của mô hình thay đổi

Tế bào tự động (Cellular automata CA) là mô hình mẫu cơ bản nhất của một hệ thống thích
ứng phức hợp (Wolfram, 2002), và do đó chúng là một phương tiện tốt. Trong đó, để n ghiên
cứu sự xuất hiện của các hiện tượng. Xem xét một CA một chiều, nơi mà một ô đại diện cho
một chủ thể, và nơi mỗi chủ thể có thể được xem xét trong một trạng thái khác nhau. Trong
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 13
sự sắp xếp đơn giản nhất, trang thái được x em xét bằng các giá trị trong hệ nhị phân là (0, 1)
hoặc màu sắc (trắng, đen). CA có kích thước hữu hạn, có nghĩa là, nó có một số cố định của
các ô (chủ thể). Mỗi ô cho biết trạng thái của nó một cách rời rạc, chẳng hạn như trạng thái
của ô “j” tai thời điểm “t” là (j, t) được xác định bởi trạng thái của ô “j” tại thời điểm t 1 là (
j, t 1), và trạng thái của các ô kế tiếp ở thời điểm t 1, ví dụ, trạng thái (j 1, t 1) và trạng thái
(j 1, t 1). Các ô được xếp theo một thứ tự không gian cụ thể và cố định. Để hình dung sự
thay đổi trạng thái theo thời gian, n gười ta vẽ các véc-tơ trạng thái được kết hợp lại với nhau
lên màn hình. Như vậy, ta tạo ra một đối tượng hai chiều. Mỗi cột của đồ thị đại diện cho quá
trình phát triển của một ô theo thời gian, và mỗi hàng đại diện cho trạng thái kết hợp của tất
cả các ô tại một thời điểm cụ thể.
Xem xét một CA gồm 5 ô, chúng ta giả sử rằng các ô ở một đầu bên trái và phải, “bao
quanh ”, và xem xét các ô lân cận ở đầu bên kia được kết nối với nhau. Chúng ta sẽ biểu thị
các trạng thái (0, 1), và bắt đầu với một cấu hình khởi tạo ngẫu nhiên.
0 1 0 1 1
Giả sử chúng ta sử dụng bộ quy tắc sau:
• Nếu tổng ô của bạn và các ô kế bên trái và bên phải mà nhỏ hơn 2 thì thay bằng số 1.
• Nếu tổn g ô của bạn và các ô kế bên trái v à bên phải bằng hoặc lớn hơn 2 thì thay bằng số 0.
Các qui tắc này được thể hiện ở bảng quyết định sau:
Trạng thái bản thân Ô bên trái Ô bên phải Trạng thái m ới
0
0
0
0
1

1
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1

0
0
1
1
0
0
1
1
1
1
1
0
1
0
0
0

Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức

Nhóm 12 14
Nếu ta xét ba cột đầu tiên được sắp xếp theo thứ tự chuẩn (hay nói chung, miễn là ph ù hợp
với một hệ thống khuôn mẫu cho những cột này), sau đó quy luật có thể được gọi là
“11101000”, hoặc nó tương đương với số thập phân, quy tắc 232. Do tình trạng ban đầu ở
trên, một số lần lặp của CA cho kết quả như sau:
0
0
1
0
1
0
1
0
1

1
1
1
0
1
0
1
0
1
0
0
1
0
1
0

1
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1

Có thể thấy rằng CA ổn định trong một mô hình với độ dài chu kỳ là 2. Trong thực tế, tất cả
các CA, giả sử chúng hoàn toàn xác định, cuối cùng sẽ giải quy ết vào một chu kỳ lặp đi lặp
lại của chiều dài là 1 hoặc lớn hơn. Mô hình này được xem xét như điểm hấp dẫn trong toán
học, và loại đặc biệt của điểm h ấp dẫn được đề cập ở đây là xem xét một chu kỳ có giới hạn
(trong trường hợp đặc biệt có chiều dài khoảng thời gian là 1, điều n ày được đề cập tới như là
điểm hấp dẫn cố định. Trong ví dụ này, không có vấn đề gì đối với giá trị khởi tạo được chọn,
tất cả đều dẫn đến cùng một điểm hấp dẫn là mô hình điện toán được lặp vô tận. Tập hợp các
điều kiện ban đầu hội tụ về một điểm hấp dẫn cụ thể được gọi là “tập hợp các điểm hấp

dẫn”. Trong trường hợp nguyên tắc CA 232, trạng thái cực tiểu của sự hấp dẫn cho chu kỳ 2
giai đoạn bao gồm tất cả các cấu hình có thể có của số 0 và số 1 trong mỗi ô (tức là toàn bộ
không gian trạng thái). Vì vậy, bất kể điều kiện ban đầu n ào, tình trạng cuối cùng của hành vi
được xác định. Điều này không nhất thiết phải đúng, trong nhiều CA, điều kiện ban đầu khác
nhau sẽ dẫn đến sự hấp dẫn khác nhau, ngay cả cho cùng một bộ quy tắc. Trong ý nghĩa này
một số CA hiển thị cảm xúc với các điều kiện ban đầu, và một số thì không.
Các mô hình hành vi, hoặc sự hấp dẫn nổi lên từ các mô hình CA (như trong mô hình CA và
mô hình tự tổ chức). Trong đó, chúng không được suy ra từ sự kiểm tra từ điểm bắt đầu hoặc
bộ quy tắc. Các mô hình CA, giống như các mô hình điện toán khác, chúng được sử dụng để
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 15
trả lời các câu hỏi như “'Nếu hệ thống hành xử theo cách này ở mức độ cục bộ thì cái gì sẽ
xuất hiện ở mô hình toàn cục?”
Ví dụ, một trong những trích dẫn mà mô hình CA đề cập là sự nghiên cứu của Schelling
(1978) về phân biệt màu sắc giữa các ô trong mô hình. Mô hình CA của Schelling miêu tả
hai loại chủ thể, đen và trắng, và yêu cầu mỗi chủ thể di chuyển đến một ô nơi mà một số ít
(không phải đa số) các chủ thể xung quanh nó có cùng màu. Do đó, một chủ thể vẫn còn
trong một ô nếu 3 hoặc nhiều h ơn 8 ô gần nó nhất có cùng màu, nếu không nó sẽ cố gắng để
di chuyển đến m ột ô có cùng điều kiện. Kết quả cho thấy trong khi không có bất cứ chủ thể
nào “bị thành kiến”, kết quả chung của các ch ủ thể là lưỡng cực cao, cho thấy các ô lân cận
hoàn toàn tách biệt.
Một mô hình CA đã nhận được nhiều sự chú ý ở cả hai ngành khoa học vật lý và xã hội là mô
hình “cồn cát” (“sandpile”) của Bak (1996). Trong lý thuyết về tổ ch ức, người ta thường cho
rằng nếu chúng ta quan sát một sự thay đổi nhỏ, nó cũng phải bắt nguồn từ các nguyên nhân
có cường độ nhỏ; nếu chúng ta quan sát một sự thay đổi lớn thì nó cũng phải xuất phát từ
nguyên nhân có cường độ lớn. Đây cũng có thể là trường hợp mà chúng ta n ghiên cứu nhưng
cũng có thể là không. Trong các hệ thống phức hợp, cường độ của nguyên nhân và hiệu ứng
có thể không liên quan - sự thay đổi lớn có thể không có tác độn g, và thay đổi nhỏ có thể có
tác động rất lớn. Hành vi kh ác thường này có thể gây ra sự hiểu biết sai lệch. Nó cũng có thể
bị ảnh hưởng, vì nó có thể gây ra sự thay đổi hệ thống thông qua những hành động đơn giản,

cục bộ.
Mô hình cồn cát (sandpile) của Bak cho thấy rằng khi hệ thống đang ở tại ngưỡng trạng thái
tự tổ chức, các hiệu ứng có thể xuất hiện thông qua một hệ thống, và một sự thay đổi nhỏ của
một yếu tố trong hệ thốn g có thể dẫn đến thay đổi cả hệ thống. Ngưỡng trạng thái tự tổ chức
xuất hiện khi các yếu tố của hệ thống được kết nối với nhau như thể là có mối liên hệ lâu dài
giữa bất kỳ hai yếu tố nào của hệ thống. Trong trạng thái như vậy, cường độ ảnh hưởng của
sự thay đổi nhỏ có thể dẫn đến một sự đảo ngược quy luật sức mạnh - sự thay đổi nhỏ thường
dẫn đến tác động nhỏ, nhưng đôi kh i chúng có thể dẫn đến tác động rất lớn.
Bak (1996) mô tả một “cồn cát tổ chức” (‘‘organizational sandpile’’) trong đó có thông tin đi
vào văn phòng kinh doanh mỗi lần một thông tin. Khi người lao độn g tích lũy thông tin vượt
quá một ngưỡng quan trọng, chúng tạo ra một hành động mà sau đó trở thành một thông tin
cho người lao động khác mà họ kết nối đến. Nếu người lao động được kết nối theo cách mà
toàn bộ hệ thống được tự tổ chức một cách nghiêm ngặt, thì sau đó hàng loạt các hoạt động
xuất hiện theo những qui mô khác nhau, số lượng các hoạt độn g phát sinh là nhờ vào một
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 16
thông tin đi vào hệ thống. Hầu hết, số lượng các hoạt động này có qui mô nhỏ, nhưng đôi khi
một thông tin có thể tạo ra một loạt các hoạt độn g thông qua việc đặt ra các ngưỡng quan
trọng. Các quá trình này có xu hướng không ổn định hoặc có thể quay trở lại trạng thái cũ,
khi số lượng hoạt động có qui mô vừa hoặc rất lớn thì quá trình này không có x u hướng quay
trở lại trạng thái cũ mà thường xuất hiện theo thời gian.
Từ một quan điểm tổ chức, mô hình này giải thích khả năng kết nối thông qua công nghệ
thông tin và trao đổi thông tin qua mạn g lưới xã hội trong đó có tình bạn, sự gần gũi, các mối
quan hệ nguồn lực, và các mối quan hệ công tác - là rất quan trọng cho sự thay đổi tổ
chức. Từ một quan điểm của người trong cuộc, mô hình vừa là nguồn khuyến khích vừa là
mối lo sợ cùng một lúc. Thay đổi nhỏ (ví dụ do ban quản lý đưa ra) có thể dẫn đến thay đổi
đáng kể trong hành vi của hệ thống, nhưng ngược lại các lỗi nhỏ hoặc nhiễu loạn nằm ngoài
kiểm soát của ban quản lý cũng có thể dẫn đến thay đổi đáng kể.
Bất chấp tầm quan trọng của khả năng kết nối với sự thay đổi, tổ chức không nên thực hiện
theo các đề nghị có xu hướng đơn giản hó a vấn đề, ''Tất cả mọi người nên được kết nối với

nhau”. Khi điều này đảm bảo đạt được ngưỡng của tự tổ chức, nó có chi phí rất cao. Không
chỉ là vấn đề chi phí của việc kết nối đại trà mà còn là việc quá tải thông tin và chi phí phối
hợp rất cao. Tệ hơn nữa, nó đem lại ít lợi ích; kết nối quan trọng thực sự có thể đạt được với
(điển hình là) chỉ với một vài kết nối giữa các chủ thể trong hệ thống ( Kauffman, 1995).
Có hay không mong muốn có được ngưỡng trạng thái tự tổ chức là vấn đề tình huống. Trong
trường hợp có sự phổ biến của thông tin hoặc đổi mới, sự kết nối là điều được mong muốn.
Nó đảm bảo rằng nếu một ý tưởng là tốt, nó có khả năn g lan truyền khắp hệ thống. Trong
trường hợp sự tuyên tr uyền có sai sót, sự kết nối có thể gây tai hại. Nó có n ghĩa là bất kỳ lỗi
nhỏ trong một phần của hệ thống có khả năng lây lan và tạo ra các lỗi trên toàn hệ thống. Một
ví dụ điển hình của việc này là sự lây lan của virus máy tính tấn côn g vào danh sách gửi thư
của m ột người có trong một ứng dụng e-mail.
Ngưỡng của tự tổ chức đề cập đến khả n ăng thay đổi quy mô lớn trong k ết quả của một hệ
thống không có thay đổi tương ứng với các cơ chế phát sinh đằng sau những kết quả đó. Ví
dụ, kích thước của thiên thạch đâm vào trái đất theo sau một khuôn mẫu có ngưỡng của tự tổ
chức lớn, thảm họa thiên thạch được tạo từ cùng một cơ chế nh ư các loại đá nhỏ xuất hiện
như mưa sao băng trên bầu trời của chúng ta. Thay đổi quy mô lớn cũng có thể xuất phát từ
việc cơ bản tổ chức lại các nhân tố của hệ thống, và điều này được thảo luận trong phần tiếp
theo liên quan đến các mô hình đồ thị hình sin thoai thoải (rugged landscape models).
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 17
Các mô hình CA chưa được các nhà nghiên cứu về tổ chức sử dụng rộng rãi (một ngoại lệ là
trong lĩnh vực công nghệ truyền tin được mô tả trong Leydesdorff và Van Den Besselaar,
1994), vì những người ủng hộ cho quan niệm sử dụng mô phỏng sẽ thiên về mô hình CAS
hơn, từ khi họ đưa ra m ô hình rõ ràng về biểu đồ chủ thể, trong khi các mô hình CA không
phải là mô hình chủ thể phức tạp. Nhưng một trong những phát hiện cơ bản của các mô hình
CA - các quy tắc cục bộ và đơn giản của tương tác có thể dẫn đến các mẫu cư xử phức tạp
của hành vi - đã sinh ra nhiều sự quan tâm và thảo luận xung quanh chủ đề của “quy tắc đơn
giản” (Sull và Ei-senhardt, 2001) .Ví dụ, báo cáo của Viện Y học năm 2001 về tình trạng chất
lượng chăm sóc sức khỏe tại Hoa Kỳ cho rằng hiện trạng của hệ thống là do các “quy tắc đơn
giản” chi phối việc thực hiện chăm sóc sức khỏe, và việc thay đổi các quy tắc này (chủ yếu

liên quan đến các giá trị của hệ thống) sẽ thay đổi các mẫu cư xử nổi bật của hành vi. Ví dụ,
họ chủ trương ch uyển từ “hồ sơ bệnh nhân được giữ bí mật” đến “hồ sơ bệnh nhân rõ ràng”.
Trong khi có rất ít cuộc tranh luận phức tạp trong khoa học về các quy tắc đơn giản có thể tạo
ra hành vi ph ức tạp, vẫn còn nhiều tranh luận xem có phải tất cả những hành vi phức tạp mà
chúng ta thấy đều xuất phát từ quy tắc đơn giản.
Mô hình đồ thị hình sin thoai thoải của sự thay đổi
Tuy nhiên, theo định nghĩa, hệ thống đang tìm kiếm một cách mới phù hợp với điều hành và
tổ chức, để nâng cao mức độ phù hợp của họ. Những tìm kiếm này có thể đơn giản hay phức
tạp, tùy thuộc vào cách lựa chọn và sắp xếp chúng như thế nào. Thường thì những thay đổi
bao hàm nhiều biến quan trọng trong hệ thống. Khi một hệ thống thay đổi một tập các biến
quan trọng, nó có thể được hiểu là thay đổi cấu hình của nó. Ở mức độ có duy nhất một cấu
hình hay chiến lược tốt nhất, thay đổi tổ chức một cách có chủ ý trở thành cứu cánh đơn giản.
Nếu có nhiều giải ph áp thú vị, thì việc n ghiên cứu trở nên càng khó kh ăn hơn. Những giải
pháp này xuất hiện trong một đồ thị hình sin và trong tác ph ẩm của Kauffman (1995) cung
cấp cơ sở khoa học để hiểu được bản chất cơ bản của các nghiên cứu này.


Mô

hình
đ
ồ
thị hình sin
đơn

Mô

hình
đ
ồ thị h

ình
sin thoai thoải
Mô

hình
đ
ồ thị h
ình
sin gấp khúc nhiều
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 18
Trong thế giới của đồ thị hình sin, vị trí nằm trên đường cong này đại diện cho cấu hình hay
hình thể xác định các yếu tố của hệ thống và địa thế liên quan đến sự phù hợp của cấu hình
đó. Nhiệm vụ quản lý là xem xét và phát hiện các cấu hình khác nhau để cải thiện sự ph ù hợp
đó. Tính chắc chắn của nghiên cứu phụ thuộc vào bản chất của đồ thị hình sin.
Kauffman xác định đồ thị hình sin này sử dụng hai tham số: tham số n chỉ số lượng các yếu
tố trong hệ thống (tính thứ nguyên của cấu hình), và tham số k chỉ tính chất liên kết trong hệ
thống. Chúng tôi giới hạn cuộc thảo luận này trong phạm vi liên quan tới tham số k mà thôi.
Khi k thấp so với n, hệ thống có đồ thị hình sin dao động ít với một đỉnh đơn như trong hình
12.2. Khi k=0, điều đó có nghĩa là tối ưu hóa từng yếu tố riêng biệt của hệ thống có thể tối ưu
hóa được sự phù hợp của hệ thống; không cần phải xem xét đến sự tương tác lẫn nhau nữa.
Trường đại học là một ví dụ - xây dựng mỗi khoa vững mạnh hơn sẽ làm cho toàn bộ trường
đại học vững mạnh hơn. Ví dụ như cải thiện giáo dục cử nhân của khoa hóa không nhất thiết
phải có sự phối h ợp với khoa xã hội học. Hệ thống với tham số k=0 được xem là đơn vị tính.
Khi k tăng lên, sự phù hợp của hệ thống không chỉ phụ thuộc vào từng thành phần mà còn
phụ thuộc vào sự tương tác và phối hợp giữa chúng. Ví dụ như xem xét một tổ chức y tế. Nếu
thay đổi trách nhiệm của điều dưỡng, phải thay đổi luôn công việc của kỹ thuật viên và bác
sĩ. Không thể nào đưa vào một dịch vụ mới mà không thay đổi mức độ bảo hiểm. Khi k là giá
trị trung gian, đồ thị hình sin lên x uống thoai thoải với vài đỉnh đồ thị. Khi k lớn (lên đến n-
1), đồ thị biến thiên nhiều hơn. Giá trị của k cũng có thể được cho là liên quan đến loại nối

kết có trong hệ thống (W eick, 1979). Giá trị 0 tương ứng với không kết nối, giá trị trung gian
của k tương ứng với kết nối lỏng lẻo, giá trị cao của k tương ứng với kết nối chặt chẽ. Hệ
thống với giá trị k cao được xem là hệ thống thống nhất.
Quá trình nghiên cứu là một quá trình dựa vào những gì đã được thực hiện trước kia. Các
thành viên của tổ chức tìm hiểu nên nghiên cứu điều gì kế tiếp bằng cách xem xét cẩn thận họ
đang nghiên cứu tới đâu trong quá khứ. Việc sử dụng phương pháp này phụ thuộc vào bản
chất của đồ thị hình sin. Nếu k là 0 thì các điểm trong khu vực thiết kế (các cấu hình nằm gần
nhau) tương quan chặt chẽ với nhau, và người nghiên cứu có thể biết được cần phải hướng về
hướng nào để cải thiện độ phù hợp. Khi k có giá trị trung gian (khoảng 3 hay 4), sự tương
quan giữa các cấu hình lân cận trở n ên yếu hơn; ngược lại, khi k có giá trị rất lớn dẫn đến đồ
thị hình sin ngẫu nhiên, và trong đồ thị này việc tìm hiểu có ít tác dụng hay không có ích gì
cho quá trình nghiên cứu.
Khi đồ thị hình sin bằng phẳng, thay đổi thông qua tìm kiếm có xu hướng xuất hiện tăng dần,
thông qua quá trình học tập thử-làm-và-phạm-lỗi. Sự thách đố ở đây chính là quyết định xem
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 19
yếu tố nào trong cấu hình hệ thống tạo ra sự khác biệt, và quyết định hướng thay đổi và mức
độ thay đổi đạt được sự phù hợp nhất. Các phương pháp cải thiện chất lượng truyền thống tập
trung vào các thay đổi tăng dần hàng ngày chính là ví dụ loại này của quá trình nghiên cứu.
Trong đồ thị hình sin thoai thoải, cải thiện sẽ khó khăn h ơn. Người ta có xu hướng thiển cận
khi đề cập đến kiến thức của họ về các cấu hình tiềm năng; họ có xu hướng cho là chỉ có các
cấu hình hiện hành mới khả thi, và việc đánh giá lạc quan ch ỉ là vấn đề điều chỉnh hệ thống
hiện hành đến mức tốt nhất. Điều này có thể dẫn đến việc đánh giá dưới mức lạc quan, v ì một
nghiên cứu có thể tự cho là đạt đến đỉnh cao nhất mà không biết là còn có những cấu hình
khác thật sự có được sự ph ù hợp hơn. Trong trường hợp này, thay đổi phụ thuộc vào điều
kiện ban đầu, vì có xu hướng là một nghiên cứu có kết thúc tại đỉnh tối ưu gần điểm khởi đầu
nhất. Để tránh tình trạng này, nhiều nghiên cứu nên được thực hiện cùng một lúc. Các n ghiên
cứu song song có thể giúp cho việc học hỏi bằng cách tạo ra những giải pháp khác nhau. Rất
nhiều tổ chức sử dụng loại nghiên cứu này trong quá trình đổi mới của họ, theo đuổi nhiều
giải pháp khác nhau ngay lập tức. Hoạt động đa dạng này chỉ giảm xuống khi các giải pháp

cụ thể có vẻ không có tiềm năng gì nữa.
Trong đồ thị hình sin gấp khúc nhiều, có nhiều cấu hình khác nhau có cùng mức độ phù hợp.
Vì các điều kiện gần đó khá là không tương quan với nhau, chiến lược nghiên cứu dựa vào
thông tin lịch sử cũng trở nên vô ích. Các tình huống như vậy có xu hướng dẫn đến hoặc quá
bảo thủ hoặc quá nôn nóng thay đổi. Một số nhà quản lý có thể tìm kiếm sự thay đổi vì chính
lợi ích của sự thay đổi, khi họ dò theo đồ thị hình sin để tìm ra điểm phù hợp nhất, trong khi
các nhà quản lý khác có thể thoải mái hơn đứng bên ngoài vì họ khôn g tìm được phương thức
nào để cải thiện và học hỏi. Khi các tác giả của tổ chức sử dụng từ hỗn loạn theo nghĩa riêng
của nó, sơ đồ hình sin chính là bối cảnh mà họ muốn ám chỉ đến (Dooley và Van de Ven,
1999). Trong một m ôi trường như vậy, học hỏi qua sai lầm và học hỏi qua việc bắt chước có
thể là quá trình nổi bật. Các nghiên cứu về việc cải tiến thường xuất phát từ những việc tình
cờ, và những gì đạt được của tổ chức chính là ví dụ cho quá trình học hỏi ẩn trong việc bắt
chước.
Thể loại chiến lược thay đổi phù hợp phụ thuộc vào bản chất của đồ thị hình sin. Nếu những
người thực thi công v iệc trong tổ chức có cái nhìn lệch lạc về đồ thị hình sin, thì việc học hỏi
sai lầm có nhiều khả năng xảy ra. Hãy tưởng tượng là một nhà quản lý tìm kiếm trên đồ thị
hình sin gấp khúc nh iều một mô hình trí tuệ mà đồ thị hình sin đang vận hành dựa vào nó lại
khá bằng phẳng. Các thay đổi và thí nghiệm có xu hướng đưa đến kết quả phi lý và không
nhất quán. Lỗi trong các chẩn đoán và quy kết là rất dễ thấy. Nhà quản lý có thể tin là anh ta
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 20
hay cô ta đã chọn biến sai để thực hiện thay đổi hoặc thay đổi quá nhiều hay quá ít hoặc việc
thực hiện có nhiều sai sót.
Các tình huống này có thể khá phổ biến trong hệ thống. Suy nghĩ đơn biến có xu hướng trở
thành nét tiêu biểu của con người (tháng 3, 1994). Các nhà quản lý có x u hướng tin tưởng là
đồ thị hình sin đơn giản và thách thức của họ là tìm kiếm vài biến có thể tạo ra sự khác biệt.
Trong đồ thị hình sin gấp khúc nhiều hay thoai thoải, chỉ có suy nghĩ chính luận mới hướng
tới được sự quyết tâm thực hiện chiến lược thay đổi phù hợp. Khi một hệ thống ý thức được
có m ột mô hình phức tạp, nó có thể nỗ lực kiểm soát quá trình thay đổi như là một phương
tiện để giải quyết những việc bất ngờ x ảy ra trong các lãnh vực khác trong hệ thống lớn hơn.

Ví dụ như các dự án tái cấu trúc thường đi kèm với việc thay đổi hệ thống với qui mô lớn.
Trong khi những thay đổi như vậy được ủng hộ “từ dưới lên” có cả những công nhân làm
việc cận kề nhất với nh iệm vụ thiết kế lại hệ thống, tron g thực tế nó lại xuất hiện “từ trên
xuống”, khi các nhà quản lý và tư vấn tiếp quản quá trình thay đổi (Jaffe và Scott, 1998). Có
quan niệm cho là ch ỉ có cách xuất hiện từ-trên-xuốn g mới có thể xem xét được tất cả các
tương tác phức tạp có thể xảy ra.
Quá trình thay đổi có thể được đơn giản hóa bằng cách làm cho đồ thị hình sin đơn giản hơn.
Có một cách có thể làm được việc này là điều chỉnh lại. Nếu các thành phần trong hệ thống
được thiết kế để hoạt động độc lập, thì mỗi thành phần có thể được tối ưu hóa m à không ảnh
hưởng gì đến các thành phần khác. Thiết kế các điều chỉnh ngày càng trở nên phổ biến trong
sản phẩm (Meyer và Lenhnerd, 1997), và không có lý do gì m à nó lại không được mở rộng ra
ở hệ thống lớn hơn như các tổ chức đa bộ phận hay mạng cung ứng. Thực sự thì các bộ phận
và trung tâm tạo ra lợi nhuận có thể được xem là v í dụ của việc thiết kế lại. Một cách khác mà
đồ thị hình sin được đơn giản hóa là thông qua việc ráp nối (Kauffman, 1995; Eisenhardt và
Brown, 2000). Việc ráp nối đòi hỏi phải có việc ghép lại các cặp yếu tố có quan hệ còn lỏng
lẻo; các điều chỉnh nội bộ này tập hợp lại ở cấp độ hệ thốn g theo phương thức tự tổ chức.

Mô hình năng động của sự thay đổi tổ chức
Mô tả khái q uát
Như lời của Heraclitus nói, bạn không bao giờ tắm trên cùng một dòng sôn g. Ở cấp độ vi mô,
vị trí của từng phân tử nước luôn luôn thay đổi, và cấu trúc tổng thể chính xác của chúng
không bao giờ giống nhau tại những điểm thời gian khác nhau. Mặc dù vậy, cấu trúc của
dòng sông dù được khoanh vùng theo 3 hướng của nó vẫn thể hiện sự thay đổi theo thời gian.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 21
Cơ thể con người cũng vậy. Trong khi hàng triệu tế bào trong cơ thể chúng ta chết đi và được
thay thế mỗi ngày, người khác vẫn nhận ra ch úng ta bởi vì hình thể của chún g ta vẫn giữ y
nguyên (Mat urana v à Varela, 1992).
Nếu bạn quan sát kỹ sẽ thấy hệ thống v à các thành phần của nó thay đổi thường xuyên. Thật
sự thì những thay đổi không dứt này làm cho hệ thống tồn tại – nếu không có gì thay đổi và

mọi thứ ở điểm cân bằng thì hệ thống đã chết hết rồi (Dooley, 1997). Cuộc sống đòi hỏi sự
tương tác không ngừng giữa các yếu tố trong hệ thống. Các quá trình tạo ra cuộc sống hay cơ
chế này thúc đẩy hành vi thường lệ trong hệ thống – và việc xác định, hiểu biết các cơ chế
này thường là chìa khóa để hiểu rõ hơn hệ thống ở mức độ cơ bản nhất. Ví dụ các quá trình
tài chính của một công ty tuân theo thứ tự thời gian đòi hỏi các hoạt độn g phải có trình tự và
thời gian rõ ràng để có thể đồng bộ với các yêu cầu về thuế của liên bang và quốc gia. Tương
tự như vậy đối với mức tồn kho của một công ty cũng tuân theo những biến đổi theo mùa về
chất lượng và số lượng của nguyên vật liệu. Ở cấp độ vi mô, biến đổi đầu ra của quá trình có
thể ngẫu nhiên tại bất kỳ thời gian nào chịu vô số tác động của các yếu tố tự nhiên và sản
xuất.
Mô hình năng động phác họa các thay đổi không ngừng và được sử dụng theo 3 cách. Một số
nhà nghiên cứu tổ chức thu thập thông tin từ kinh nghiệm và sau đó sử dụng phương pháp
thống kê để xem loại mô hình năng động nào xuất hiện (Poole, Van de Ven, Dooley, và
Holmes, 2000). Các mô hình năng động này đưa ra một số điều về bản chất của hệ thống
nhân quả. Đây là ph ương pháp quy nạp. Các nhà n ghiên cứu khác sử dụng mô hình năng
động với số lượng lớn để mô phỏng xem thay đổi xảy ra như thế nào trong các biến đổi tổ
chức. Cuối cùng, một số nhà nghiên cứu sử dụng các đặc điểm về chất lượng của các mẫu
năng động, đặc biệt là sự hỗn loạn, để đưa ra lý thuyết về bản chất của thay đổi trong tổ chức.
Mô hình kinh nghiệm
Có 4 loại mẫu có thể quan sát từ kinh nghiệm thông qua mô hình thống kê của các biến đổi
trong tổ chức: sự tuần hoàn, sự hỗn loạn, nhiễu trắng và nhiễu màu. Bốn mẫu này chỉ ra bốn
cơ chế phát sinh cơ bản khác nhau, được xác định bởi hai biến: kích thước và bản chất của sự
phụ thuộc lẫn nhau. Kích thước đề cập đến một số biến thúc đẩy hành vi. Ví dụ như quá trình
định kỳ (theo m ùa) có thể có tính khoảng cách thấp vì chúng tuân theo một số yếu tố liên
quan đến môi trường (thời tiết), trong khi quá trình kinh doanh có khoảng cách cao vì chúng
tuân theo những quyết định của rất nhiều chủ thể độc lập (khách hàng). Các biến này có thể
hành xử độc lập với nhau, tại đó tổng tác dụng chính là toàn bộ các tác dụng đơn lẻ, hoặc có
thể có sự tương tác qua lại giữa chúng, đại diện cho các sự kiện n gẫu nhiên.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 22

Các hệ thống nhân quả có khoảng cách thấp sinh ra các n ăng động hỗn loạn và định kỳ trong
khi hệ thống nhân quả có khoảng cách cao tạo ra năng độn g nhiễu trắng và nhiễu hồng. Năng
động nhiễu trắng và định kỳ bắt nguồn từ các h ệ thống có yếu tố nhân quả hoạt động độc lập,
hay theo phương thức t uyến tính trong khi hệ thống nhiễu hồng và hỗn loạn bắt nguồn từ các
hệ thống có yếu tố nhân quả hoạt động phụ thuộc lẫn nhau theo phương thức phi tuyến tính
(Dooley v à Van de Ven, 1999).
Nhiễu trắng được đề cập đến như là sự ngẫu nhiên thuần khiết, và nó được sinh ra từ quá
trình có khoảng cách cao (Peitgen, Jurgens và Saupe, 1992). Luật lỗi lầm (Ruhla, 1992) cũng
chỉ ra rằng “nhiều biến” tác động đến hành vi cũng làm như vậy theo phương thức độc lập.
Nếu h ành vi được quan sát đáp ứng lại hành động xã hội chung, điều này ám chỉ rằng những
cá nhân nào có cách cư xử song song với nhau, có thể lại không hợp tác với nhau. Quá trình
nhiễu trắng cứ tiến triển mà không có ghi nhớ gì về hành vi trong quá khứ, vì vậy hệ thống
không quyết định được tương lai từ những gì trong quá khứ - chúng không có mối liên hệ gì
với nhau.
Nhiễu hồng cũng giống nhiều với nhiễu trắng, trừ việc nó là một loại ngẫu nhiên miễn cưỡng
nhờ đó tương tác giữa các yếu tố/cá nhân đẩy hệ thống ra khỏi nhiễu trắng thuần khiết
(Schroeder, 1991). Tương tác giữa các yếu tố có thể bắt nguồn từ sự hiện diện của vòng phản
hồi và/hoặc sự ép buộc trong hệ thống. Sự ép buộc và/hoặc vòng phản hồi mang tính cục bộ
địa phương hơn là toàn cục, vì khi có phản hồi và/hoặc ép buộc toàn cục sẽ dẫn đến xu hướng
giảm mạnh khoảng cách của hệ thống và vì vậy không phải là dấu hiệu của nhiễu hồng. Quá
trình nhiễu hồng được phát hiện có mặt khắp mọi nơi, xuất hiện trong các hiện tượng xã hội,
kinh tế, sinh học, tâm sinh lý, địa chất và thiên văn. Mô hình cồn cát được thảo luận trong
phần các mô hình vi tính chính là một ví dụ của cơ chế phát sinh được đề cập đến trong năng
động nhiễu hồng.
Quá trình hỗn loạn có khoảng cách thấp, và tương tác phi tuyến tính giữa các yếu tố/biến chịu
trách nhiệm thúc đẩy hành vi. Khoảng cách thấp có thể bắt nguồn từ phạm vi của hành vi
đang nghi vấn, hay nó có thể ám chỉ các cơ chế khác đang giảm khoảng cách của hệ thống
nhân quả thông qua phản hồi toàn cục và/hoặc bị bắt buộc, bởi vì đương nhiên là một hệ
thống xã hội có nhiều chủ thể (theo định nghĩa) sẽ có khoảng cách cao, trừ khi có điều gì cản
trở tự do tiềm ẩn và nhiều loại hành vi có thể xảy ra.

Các cơ chế này có thể được xem là đại diện cho việc kiểm soát của cá nhân và/hoặc sự hợp
tác giữa các cá nhân với nhau. Kiểm soát và hợp tác có thể quản lý (Simon, 1957), thích nghi
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 23
được (tháng 3, 1994), hoặc mang tính tổ chức (Scott, 1995), hay tự thuyết phục (Dooley,
1997).
Hành vi chu kỳ cũng có khoảng cách thấp tại đó các biến nguyên nhân hoàn toàn không
tương tác với nh au hoặc tương tác theo phương thức tuyến tính đơn giản. Trong khi một hệ
thống như vậy có thể xuất hiện một cách tự nhiên, việc tương tác tuyến tính (hoặc không có
tương tác) có thể xảy ra bởi vì hệ thống đã được thiết kế như vậy. Ví dụ trạng thái đều đặn
của hoạt động bắt buộc của tổ chức phải trãi qua nhiều quá trình để có thể trở thành chu kỳ.
Tóm lại, phương pháp nhiễu trắng bao gồm nhiều yếu tố quan trọng hoạt độn g theo xu hướng
độc lập, và các quá trình này minh họa cho việc thiếu sự phụ thuộc lẫn nhau. Phương pháp
nhiễu hồn g bao gồm nhiều yếu tố độc lập bị các phản hồi cục bộ chế ngự theo một khuôn
mẫu nào đó. Phương pháp dao động bao gồm vài yếu tố quan trọng hoạt động theo phương
thức tác động qua lại, ở mức độ toàn cục. Những phương pháp như vậy thể hiện sự phụ thuộc
vào phương hướng và là đại diện cho việc kiểm soát và/hay hợp tác. Phương pháp chu kỳ bao
gồm vài yếu tố quan trọng hoạt độn g theo phương thức độc lập hay phương thức tuyến tính
đơn giản. Các phương pháp này cũng đề cập đến các cấp độ nổi bật của việc kiểm soát và/hay
hợp tác.
Các mô hình mô phỏng năng động
Vì mô hình chu kỳ và dao động năng động có khoảng cách thấp (chúng có vài biến), các nhà
nghiên cứu có thể tạo ra các mô hình cụ thể và đưa ch úng vào môi trường mô phỏng để xem
hành vi theo thời gian của một số biến tổ chức. Ví dụ nh ư các mô hình hệ thống năng động
(Sterman, 2000) mô tả nguyên nhân và kết quả giữa các biến tổ chức sử dụng ph ương trình vi
phân và sau đó tạo lập hệ thống trong môi trường mô phỏng. Các hệ thống này có biến liên
quan với nhau trong mạng phức hợp của nguyên nhân và kết quả. Ví dụ nh ư một trong các
kết nối của mô hình hệ thống hệ thống năng động đưa ra rằng vì tỉ lệ đầu tư cho nghiên cứu
và phát triển tăng nên tỉ lệ th u nhập từ phí bản quyền cũng tăng. Mô hình hệ thống năng độn g
chỉ ra tỉ lệ thay đổi trong các biến thay đổi như thế nào h ơn là chỉ ra mức độ thật sự của

chính các biến thay đổi. Các mô hình này trông giống như các mô hình căn bản của khoa học
tự nhiên chú trọng đến tỉ lệ hơn là chú trọng đến mức độ (McKelvey, 1997). Trong khi hệ
thống năng động có thể có bản chất tuyến tính hay phi tuyến tính, các mô hình đa ph ần là
tuyến tính. Điều này dẫn đến việc các mô hình nghiên cứu đều theo chu kỳ và tuyến tính.
Những mô hình năng động nào có tiềm năng tạo ra sự dao động cũng có thể được tìm thấy
trong vài nghiên cứu về tổ chức (Feichtinger and Kopel, 1993), nhưng các nghiên cứu này
hiếm hoi hơn.
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 24
Đặc điểm số lượng của các mô hình năng động
Trong khi các mô hình mô phỏng của hệ thống dao động không hề phổ biến, nhiều nhà
nghiên cứu về tổ chức đã nắm lấy những đặc tính về ch ất lượng của dao động và sử dụng
chúng để lý thuyết hóa về thay đổi tổ chức. Một trong những phép ẩn dụ phổ biến nhất được
sử dụng là “hiệu ứng bướm”. Hiệu ứng này nói là những thay đổi nhỏ trong hệ thống có thể
có ảnh hưởng lớn. Đây là chủ đề vang dội và ổn định xuyên suốt các mô hình khoa học phức
hợp khác nhau, nhưng khả năng để hình dung “tính nhạy cảm đối với các điều kiện ban đầu”
này đem lại sự quan tâm chú ý thái quá đối với dao động hơn hẳn những hiện tượng khoa học
phức hợp khác. Người ta chú ý nhiều đến hoạch định chiến lược – nếu dao động tồn tại nhiều
trong hiện thực, thì dù có bao nhiêu thông tin và các m ô hình có chính xác bao nhiêu đi chăng
nữa, tính nhạy cảm đối với các điều kiện ban đầu đều cản trở dự đoán về tương lai. Khả năng
tồn tại của quá trình hoạch định chiến lược bị thách thức (Stacey, 1992).
Rất nhiều nhà nghiên cứu đã hiểu lầm tầm quan trọn g của tính nhạy cảm đối với các điều
kiện ban đầu. Như đã đề cập trước đây, các mẫ u xuất hiện trong hệ thống năng độn g được đề
cập đến như là các điểm hấp dẫn (Guastello, 1995). Điểm hấp dẫn là một hiện tượng ổn định;
nó đại diện cho nhữn g mẫu hành vi hiện hành hoặc tình trạng của hệ thống khi chúng hướng
về phía tương lai. T uy nhiên, mẫu này không được phát hiện ra ngay. Tồn tại một khoảng
thời gian khi hệ thống chuyển dần từ “trạng thái đầu tiên” sang điểm hấp dẫn của nó. Hành vi
trong khoảng thời gian này được đề cập đến như là trạng thái ngắn hạn. Có điều ngạc nhiên
về trạng thái ngắn hạn này là chúng có xu hướng kết thúc ở cùng một chỗ - điểm hấp dẫn –
cho rất nhiều dạng trạng thái ban đầu. “Tập hợp hấp dẫn” của điểm hấp dẫn là một loạt những

trạng thái ban đầu và những trạng thái ban đầu này đều hướng về phía “tập hợp hấp dẫn”.
Hệ thống dao động rất nhạy cảm với những thay đổi nhỏ nhất trong điều kiện ban đầu của
chúng, liên quan đến cách thức chính xác dẫn đến tương lai. Điều này quan trọng đối với
những gì chúng ta tin tưởng mãi cho đến gần đây hệ thống quyết định đã không còn nhạy
cảm những trạng thái lo lắng nhỏ nữa. Nhưng lưu ý rằng sự nhạy cảm này chỉ có tác dụng đối
với trạng thái chính xác (hoặc mức độ) của các biến trong câu hỏi, phương cách chính xác đi
đến tương lai. Điển hình là các tập hợp yếu tố hấp dẫn có xu hướng có mối quan hệ mật thiết
đối với điểm hấp dẫn tương ứng. Điều đó có n ghĩa là một số lượng lớn các điều kiện ban đầu
dẫn đến cùng một m ẫu chung về hành vi và điểm hấp dẫn. Vì vậy điểm hấp dẫn của hệ thống
hoặc mẫu không cảm nhận được những thay đổi trong điều kiện đầu tiên. Hệ thống dao độn g
nhạy cảm theo phương cách cụ thể chứ không theo những mẫu tổng quát. Vì vậy bản chất của
phương pháp tổ chức có thể dự đoán được lại có thể không cảm nhận được những dao động
Chương 12: Các mô hình khoa học phức hợp của sự thay đổi và đổi mới tổ chức
Nhóm 12 25
nếu những dao động này lớn (ví dụ như hoạch định chiến lược), nhưng điểm hấp dẫn của hệ
thống hoặc mẫu lại có thể cảm nhận được nếu các dao động này nhiều (ví dụ nhu cầu về dự
đoán).
Một cách khác mà hệ thống động lực có thể thay đổi là nếu tham số xác định việc thay đổi hệ
thống. Ví dụ như xem xét 1 phương trình hợp lý có biến x tại một thời điểm trong tương lai
t+1 như một hàm số của tham số k và giá trị của biến x tại thời điểm t là:
x(t+1) = k . x(t) . {1- x(t)}
Vì k tăng lên từ 1.0 đến 4.0, điểm hấp dẫn biến đổi. Giữa mức 1.0 và 3.0, điểm hấp dẫn của
hệ thống là một điểm. Khi k ở giữa 3,00 và 3,449, điểm hấp dẫn là chu kỳ, v ới độ dài chu kỳ
là 2. Trên mức 3,449, hệ thống chia ra làm hai nhánh, điểm hấp dẫn vẫn có chu kỳ, nhưng độ
dài của chu kỳ bây giờ là 4. Việc này sẽ tiếp tục tăng vì giá trị của tham số k tăng. Độ dài
chu kỳ tăng lên 8, 16, 32, v.v Tại số Feigenbaum 3,569 điểm hấp dẫn chuyển từ chu kỳ sang
dao động hỗn loạn (Teitgen etal., 1992); tại giá trị k>4, hệ thống không ổn định và không có
trạng thái hấp dẫn xác định.
Trong ví dụ này, thay đổi tham số quan trọng không có tác động sâu sắc đến hành vi hệ
thống. Từ quan điểm tổ chức, câu hỏi sẽ là tham số quan trọng nào nếu thay đổi, có thể

chuyển dịch hệ thống từ trạng thái hấp dẫn này sang trạng thái khác?
Xem xét ví dụ về giao thông trên đường cao tốc (Nagel và Paczuski, 1995). Các mẫu xuất
hiện trong hệ thống giao thông phụ thuộc rất lớn vào m ột tham số quan trọng, mật độ của
giao thông (số lượng xe lưu thông trên đường vào một thời gian cho trước). Ở mật độ thấp, hệ
thống hoạt động có khoảng cách rất cao, và xe lưu thông độc lập với nhau vào các lối vào
ngẫu nhiên. Khi mật độ tăng lên, các dãy xe đều di chuyển với cùng một vận tốc, tương đối
sát nhau – và khoảng cách giảm dần. Vượt qua mật độ ở mức cao, xe bắt đầu đi chậm lại và
tăng tốc theo từng đợt có thể dự đoán trước được, và các đợt này đi theo không gian và thời
gian, theo phương thức vừa dừng vừa đi. Khi mật độ tăng lên tối đa, khoảng cách giảm xuốn g
tối thiểu và không có xe nào di chuyển được n ữa.
Trong các hệ thống tổ chức, những tham số quan trọng như vậy luôn tồn tại. Một ví dụ nữa về
mức độ nối kết giữa các cá nhân, đội nhóm, và chức năng trong cùng công ty (Burt, 1992;
Rogers, 1995). Khi mức độ nối kết đạt đến ngưỡng giá trị nào đó, hành vi của hệ thống sẽ có
xu hướng thay đổi về chất lượng (Kauffman, 1995). Ví dụ như sự nối kết đang ở mức độ
thấp, thông tin sẽ lan truyền chậm và theo phương thức nảy sinh tạm thời, dẫn đến các mẫu
giao tiếp mang tính cục bộ, không phối hợp và rời rạc, có thể là một quá trình lặp lại ngẫu