La ingeniería de sistemas es un modo de enfoque interdisciplinario que permite estudiar y comprender la realidad, con el propósito de implementar u optimizar sistemas complejos. Puede también verse como la aplicación tecnológica de la teoría de sistemas a los esfuerzos de la ingeniería, adoptando en todo este trabajo el paradigma sistémico. La ingeniería de sistemas integra otras disciplinas y grupos de especialidad en un esfuerzo de equipo, formando un proceso de desarrollo centrado.
La Ingeniería de Sistemas tiene, como campo de estudio, cualquier sistema existente. Por ejemplo, la ingeniería de sistemas, puede estudiar el sistema digestivo o el sistema inmunológico humano o, quizá, el sistema tributario de un país específico. Como es natural, los sistemas informáticos son una pequeña parte de un enorme abanico de posibilidades.
La ingeniería de sistemas es la aplicación de las ciencias matemáticas y físicas para desarrollar sistemas que utilicen económicamente los materiales y fuerzas de la naturaleza para el beneficio de la humanidad.
Una de las principales diferencias de la ingeniería de sistemas respecto a otras disciplinas de ingeniería tradicionales, consiste en que la ingeniería de sistemas no construye productos tangibles. Mientras que los ingenieros civiles podrían diseñar edificios o puentes, los ingenieros electrónicos podrían diseñar circuitos, los ingenieros de sistemas tratan con sistemas abstractos con ayuda de las metodologías de la ciencia de sistemas, y confían además en otras disciplinas para diseñar y entregar los productos tangibles que son la realización de esos sistemas.
Otro ámbito que caracteriza a la ingeniería de sistemas es la interrelación con otras disciplinas en un trabajo transdisciplinario.
De manera equivocada algunas personas confunden la ingeniería de sistemas con las ingenierías de computación o en informática, cuando ésta es mucho más cercana a la electrónica y la mecánica cuando se aplica.
Actualmente existe gran controversia respecto a los estudios que se realizan en las universidades, sobre todo en Sudamérica, pues los estudios son similares a los de Ingeniería de Computación o Informática o Software. La ingeniería de Sistemas comenzó a desarrollarse en la segunda parte del siglo XX con el veloz avance de la ciencia de sistemas. Las empresas comenzaron a tener una creciente aceptación de que dicha ingeniería, podía gestionar el comportamiento impredecible y la aparición de características imprevistas de los sistemas (propiedades emergentes). Las decisiones tomadas al comienzo de un proyecto, cuyas consecuencias pueden no haber sido entendidas claramente, tienen una enorme implicación más adelante en la vida de un sistema. Un ingeniero de sistemas debe explorar estas cuestiones y tomar decisiones críticas .
Otras definiciones[editar]
Una definición especialmente completa -y que data de 1974 - es ofrecida por un estándar militar de las fuerzas aéreas estadounidenses sobre gestión de la ingeniería (MIL-STD-499B Systems Engineering).
Ingeniería de sistemas es la aplicación de esfuerzos científicos y de ingeniería para:
integrar parámetros técnicos relacionados para asegurar la compatibilidad de todas las interfaces de programa y funcionales de manera que optimice la definición y diseño del sistema total;
Ingeniería de Sistemas es un conjunto de metodologías para la resolución de problemas mediante el análisis, diseño y gestión de sistemas.
Es el conjunto de recursos humanos y materiales a través de los cuales se recolectan, almacenan, recuperan, procesan y comunican datos e información con el objetivo de lograr una gestión eficiente de las operaciones de una organización.
Campos relacionados[editar]
Muchos de los campos relacionados podrían ser considerados con estrechas vinculaciones a la ingeniería de sistemas. Muchas de estas áreas han contribuido al desarrollo de la ingeniería de sistemas como área independiente.
Sistemas de Información[editar]
Un sistema de información o (SI) es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio. No siempre un Sistema de Información debe estar automatizado (en cuyo caso se trataría de un sistema informático), y es válido hablar de Sistemas de Información Manuales. Normalmente se desarrollan siguiendo Metodologías de Desarrollo de Sistemas de Información.
El equipo computacional: el hardware necesario para que el sistema de información pueda operar. El recurso humano que interactúa con el Sistema de Información, el cual está formado por las personas que utilizan el sistema.
Un sistema de información realiza cuatro actividades básicas: entrada, almacenamiento, procesamiento y salida de información.
Es la actualización de datos reales y específicos para la agilización de operaciones en una empresa.
Investigación de operaciones[editar]
La investigación de operaciones o (IO) se enseña a veces en los departamentos de ingeniería industrial o de matemática aplicada, pero las herramientas de la IO son enseñadas en un curso de estudio en Ingeniería de Sistemas. La IO trata de la optimización de un proceso arbitrario bajo múltiples restricciones.Se presentan las ideas fundamentales en las que se basa el enfoque de sistemas, los tipos de problemas de sistemas y las metodologías más adecuadas para abordarlos.
Ingeniería de sistemas cognitivos[editar]
La ingeniería de sistemas cognitivos es una rama de la ingeniería de sistemas que trata los entes cognitivos, sean humanos o no, como un tipo de sistemas capaces de tratar información y de utilizar recursos cognitivos como la percepción, la memoria o el procesamiento de información. Depende de la aplicación directa de la experiencia y la investigación tanto en psicología cognitiva como en ingeniería de sistemas. La ingeniería de sistemas cognitivos se enfoca en cómo los entes cognitivos interactúan con el entorno. La ingeniería de sistemas trabaja en la intersección de:
El desarrollo de la sociedad en esta nueva era
Los problemas impuestos por el mundo del hambriento
Las necesidades de los agentes (humano, hardware, software)
La interacción entre los varios sistemas y tecnologías que afectan (y/o son afectados por) la situación.
Algunas veces designados como ingeniería humana o ingeniería de factores humanos, esta rama además estudia la ergonomía en diseño de sistemas. Sin embargo, la ingeniería humana suele tratarse como otra especialidad de la ingeniería que el ingeniero de sistemas debe integrar.
Habitualmente, los avances en ingeniería de sistemas cognitivos se desarrollan en los departamentos y áreas de informática, donde se estudian profundamente e integran lainteligencia artificial, la ingeniería del conocimiento y el desarrollo de interfaces hombre-máquina (diseños de usabilidad) de la ciencia
El Ingeniero de sistemas habitualmente aprende a programar, para dirigir a programadores y al momento de la creación de un programa debe saber y tener en cuenta los métodos básicos como tal, por eso es importante que aprenda a programar pero su función realmente es el diseño y planeación, y todo lo referente al sistema o redes, su mantenimiento y efectividad, respuesta y tecnología.
La teoría de sistemas o teoría general de los sistemas es el estudio interdisciplinario de los sistemas en general. Su propósito es estudiar los principios aplicables a los sistemas en cualquier nivel en todos los campos de la investigación.1
En 1950 el biólogo austríaco Ludwig von Bertalanffy planteó la teoría general de sistemas propiamente dicha. Posteriormente, en la década de los setenta, Humberto Maturanadesarrolló el concepto de Autopoiesis, el que da cuenta de la organización de los sistemas vivos como redes cerradas de autoproducción de los componentes que las constituyen. W. Ross Ashby y Norbert Wiener desarrollaron la teoría matemática de la comunicación y control de sistemas a través de la regulación de la retroalimentación(cibernética), que se encuentra estrechamente relacionada con la teoría de control. En la mísma década, René Thom y E.C. Zeeman plantearon la teoría de las catástrofes, rama de las matemáticas de acuerdo con bifurcaciones en sistemas dinámicos que clasifica los fenómenos caracterizados por súbitos desplazamientos en su conducta.
En 1980 David Ruelle, Edward Lorenz, Mitchell Feigenbaum, Steve Smale y James A. Yorke describieron la teoría del caos, una teoría matemática de sistemas dinámicos no lineales que describe bifurcaciones, extrañas atracciones y movimientos caóticos. John H. Holland, Murray Gell-Mann, Harold Morowitz, W. Brian Arthur y otros 90 plantean elsistema adaptativo complejo (CAS), una nueva ciencia de la complejidad que describe surgimiento, adaptación y auto-organización. Fue establecida fundamentalmente por investigadores del Instituto de Santa Fe y está basada en simulaciones informáticas. Incluye sistemas de multiagente que han llegado a ser una herramienta importante en el estudio de los sistemas sociales y complejos. Todavía es un campo de investigación activo.Como ciencia emergente, plantea paradigmas diferentes de los de la ciencia clásica. La ciencia de sistemas observa totalidades, fenómenos, isomorfismos, causalidades circulares, y se basa en principios como la subsidiariedad, pervasividad, multicausalidad, determinismo, complementariedad, y de acuerdo con las leyes encontradas en otras disciplinas y mediante el isomorfismo, plantea el entendimiento de la realidad como un complejo, con lo que logra su transdisciplinariedad, y multidisciplinariedad.
Filosofía[editar]
La Teoría General de los Sistemas (TGS) aparece como una metateoría, una teoría de teorías (en sentido figurado), que partiendo del muy abstracto concepto de sistemabusca reglas de valor general, aplicables a cualquier sistema y en cualquier nivel de la realidad.
La TGS surgió debido a la necesidad de abordar científicamente la comprensión de los sistemas concretos que forman la realidad, generalmente complejos y únicos, resultantes de una historia particular, en lugar de sistemas abstractos como los que estudia la Física. Desde el Renacimiento la ciencia operaba aislando:
Componentes de la realidad, como la masa.
Aspectos de los fenómenos, como la aceleración gravitatoria......
Pero los cuerpos que caen lo hacen bajo otras influencias y de manera compleja. Frente a la complejidad de la realidad hay dos opciones:
Negar carácter científico a cualquier empeño por comprender otra cosa que no sean los sistemas abstractos, simplificados, de la Física.
Conviene recordar aquí la rotunda afirmación de Rutherford: «La ciencia es la Física; lo demás es coleccionismo de estampillas».
O si no:
Comenzar a buscar regularidades abstractas comunes a sistemas reales complejos, pertenecientes a distintas disciplinas.
La TGS no es el primer intento histórico de lograr una metateoría o filosofía científica capaz de abordar muy diferentes niveles de la realidad. El materialismo dialéctico busca un objetivo equivalente combinando el realismo y el materialismo de la ciencia natural con la dialéctica hegeliana. La TGS surge en el siglo XX como un nuevo esfuerzo en la búsqueda de conceptos y leyes válidos para la descripción e interpretación de toda clase de sistemas reales o físicos.
Pensamiento y Teoría General de Sistemas (TGS)[editar]
TGS puede ser vista también como un intento de superación, en el terreno de la Biología, de varias de las disputas clásicas de la Filosofía, en torno a la realidad y en torno al conocimiento:
Materialismo frente a vitalismo.
Reduccionismo frente a perspectivismo.
Mecanicismo frente a teleología.
En la disputa entre materialismo y vitalismo la batalla estaba ganada desde antes para la posición monista que ve en el espíritu una manifestación de la materia, un epifenómeno de su organización (adquisición de forma). Pero en torno a la TGS y otras ciencias sistémicas se han formulado conceptos, como el de propiedades emergentes, que han servido para reafirmar la autonomía de fenómenos, como la conciencia, que vuelven a ser vistos como objetos legítimos de investigación científica.
Parecido efecto encontramos en la disputa entre reduccionismo y holismo, en la que la TGS aborda sistemas complejos, totales, buscando analíticamente aspectos esenciales en su composición y en su dinámica que puedan ser objeto de generalización.
En cuanto a la polaridad entre mecanicismo/causalismo y teleología, la aproximación sistémica ofrece una explicación, podríamos decir que mecanicista, del comportamientoorientado a un fin de una cierta clase de sistemas complejos. Fue Norbert Wiener, fundador de la Cibernética quien llamó sistemas teleológicos a los que tienen su comportamiento regulado por retroalimentación negativa.2 Pero la primera y fundamental revelación en este sentido es la que aportó Darwin con la teoría de selección natural, mostrando cómo un mecanismo ciego puede producir orden y adaptación, lo mismo que un sujeto inteligente.3
Desarrollos[editar]
Aunque la TGS surgió en el campo de la Biología, pronto se vio su capacidad de inspirar desarrollos en disciplinas distintas y se apreció su influencia en la aparición de otras nuevas. Así se ha ido constituyendo el amplio campo de la sistémica o de las ciencias de los sistemas, con especialidades como la cibernética, la teoría de la información, lateoría de juegos, la teoría del caos o la teoría de las catástrofes. En algunas, como la última, ha seguido ocupando un lugar prominente la Biología.
Más reciente es la influencia de la TGS en las Ciencias Sociales. Destaca la intensa influencia del sociólogo alemán Niklas Luhmann, pero no ha conseguido introducir sólidamente el pensamiento sistémico en esta área.
Ámbito metamórfico de la teoría[editar]
Descripción del propósito[editar]
La teoría general de sistemas en su propósito más amplio, contempla la elaboración de herramientas que capaciten a otras ramas de la ciencia en su investigación práctica. Por sí sola, no demuestra ni deja de mostrar efectos prácticos. Para que una teoría de cualquier rama científica esté sólidamente fundamentada, ha de partir de una sólida coherencia sostenida por la TGS. Si se cuenta con resultados de laboratorio y se pretende describir su dinámica entre distintos experimentos, la TGS es el contexto adecuado que permitirá dar soporte a una nueva explicación, que permitirá poner a prueba y verificar su exactitud. Por esto se la ubica en el ámbito de las metateorías.
La TGS busca descubrir isomorfismos en distintos niveles de la realidad que permitan:
Usar los mismos términos y conceptos para describir rasgos esenciales de sistemas reales muy diferentes; y encontrar leyes generales aplicables a la comprensión de su dinámica.
Favorecer, primero, la formalización de las descripciones de la realidad; luego, a partir de ella, permitir la modelización de las interpretaciones que se hacen de ella.
Facilitar el desarrollo teórico en campos en los que es difícil la abstracción del objeto; o por su complejidad, o por su historicidad, es decir, por su carácter único. Los sistemas históricos están dotados de memoria, y no se les puede comprender sin conocer y tener en cuenta su particular trayectoria en el tiempo.
Superar la oposición entre las dos aproximaciones al conocimiento de la realidad:
La analítica, basada en operaciones de reducción.
La sistémica, basada en la composición.La aproximación analítica está en el origen de la explosión de la ciencia desde el Renacimiento, pero no resultaba apropiada, en su forma tradicional, para el estudio de sistemas complejos.
Descripción del uso[editar]
El contexto en el que la TGS se puso en marcha, es el de una ciencia dominada por las operaciones de reducción características del método analítico. Básicamente, para poder manejar una herramienta tan global, primero se ha de partir de una idea de lo que se pretende demostrar, definir o poner a prueba. Teniendo claro el resultado (partiendo de la observación en cualquiera de sus vertientes), entonces se le aplica un concepto que, lo mejor que se puede asimilar resultando familiar y fácil de entender, es a los métodos matemáticos conocidos como mínimo común múltiplo y máximo común divisor. A semejanza de estos métodos, la TGS trata de ir desengranando los factores que intervienen en el resultado final, a cada factor le otorga un valor conceptual que fundamenta la coherencia de lo observado, enumera todos los valores y trata de analizar todos por separado y, en el proceso de la elaboración de un postulado, trata de ver cuántos conceptos son comunes y no comunes con un mayor índice de repetición, así como los que son comunes con un menor índice de repetición. Con los resultados en mano y un gran esfuerzo de abstracción, se les asignan a conjuntos (teoría de conjuntos), formando objetos. Con la lista de objetos completa y las propiedades de dichos objetos declaradas, se conjeturan las interacciones que existen entre ellos, mediante la generación de un modelo informático que pone a prueba si dichos objetos, virtualizados, muestran un resultado con unos márgenes de error aceptables. En un último paso, se realizan las pruebas de laboratorio. Es entonces cuando las conjeturas, postulados, especulaciones, intuiciones y demás sospechas, se ponen a prueba y nace la teoría.
Como toda herramienta matemática en la que se opera con factores, los factores enumerados que intervienen en estos procesos de investigación y desarrollo no alteran el producto final, aunque sí pueden alterar los tiempos para obtener los resultados y la calidad de los mismos; así se ofrece una mayor o menor resistencia económica a la hora de obtener soluciones.
Aplicación[editar]
La principal aplicación de esta teoría está orientada a la empresa científica cuyo paradigma exclusivo venía siendo la Física. Los sistemas complejos, como los organismos o las sociedades, permiten este tipo de aproximación sólo con muchas limitaciones. En la aplicación de estudios de modelos sociales, la solución a menudo era negar la pertinencia científica de la investigación de problemas relativos a esos niveles de la realidad, como cuando una sociedad científica prohibió debatir en sus sesiones el contexto del problema de lo que es y no es la conciencia. Esta situación resultaba particularmente insatisfactoria en Biología, una ciencia natural que parecía quedar relegada a la función de describir, obligada a renunciar a cualquier intento de interpretar y predecir, como aplicar la teoría general de los sistemas a los sistemas propios de su disciplina.
Ejemplo de aplicación de la TGS: Teoría del caos[editar]
Artículo principal: Teoría del caos
Los factores esenciales de esta teoría se componen de:
Entropía: Viene del griego ἐντροπία (entropía), que significa transformación o vuelta. Su símbolo es la S, y es una metamagnitud termodinámica. La magnitud real mide la variación de la entropía. En el Sistema Internacional es el J/K (o Clausius) definido como la variación de entropía que experimenta un sistema cuando absorbe el calor de 1 Julio (unidad) a la temperatura de 1 Kelvin.
Entalpía: Palabra acuñada en 1850 por el físico alemán Clausius. La entalpía es una metamagnitud de termodinámica simbolizada con la letra H. Su variación se mide, dentro del Sistema Internacional de Unidades, en julio. Establece la cantidad de energía procesada por un sistema y su medio en un instante A de tiempo y lo compara con el instante B, relativo al mismo sistema.
Neguentropía: Se puede definir como la tendencia natural que se establece para los excedentes de energía de un sistema, de los cuales no usa. Es una metamagnitud, de la que su variación se mide en la misma magnitud que las anteriores.
Aplicando la teoría de sistemas a la entropía, obtenemos lo siguiente: Cuanta mayor superficie se deba de tomar en cuenta para la transmisión de la información, esta se corromperá de forma proporcional al cuadrado de la distancia a cubrir. Dicha corrupción tiene una manifestación evidente, en forma de calor, de enfermedad, de resistencia, de agotamiento extremo o de estrés laboral. Esto supone una reorganización constante del sistema, el cual dejará de cumplir con su función en el momento que le falte información. Ante la ausencia de información, el sistema cesará su actividad y se transformará en otro sistema con un grado mayor de orden. Dicho fenómeno está gobernado por el principio de Libertad Asintótica.
Proceso de estudio[editar]
Proceso 1: Se registra lo directamente observado, se asocia un registro de causa y efecto, y para aquellas que han quedado huérfanas (solo se observa la causa pero se desconoce el efecto) se las encasilla como propiedades diferenciales. Estas propiedades nacen de la necesidad de dar explicación al porqué lo observado no corresponde con lo esperado. De esto nacen las propiedades emergentes.
Proceso 2: Se establecen unos métodos que, aplicados, rompen dicha simetría obteniendo resultados físicos medibles en laboratório. Los que no se corroboran, se abandonan y se especulan otras posibilidades.
Resumen general:
La entropía está relacionada con la tendencia natural de los objetos al caer en un estado de neutralidad expresiva. Los sistemas tienden a buscar su estado más probable, en el mundo de la física el estado más probable de esos sistemas es simétrico, y el mayor exponente de simetría es la inexpresión de propiedades. A nuestro nivel de realidad, esto se traduce en desorden y desorganización. En otras palabras: Ante un medio caótico, la relación tensorial de todas las fuerzas tenderán a dar un resultado nulo, ofreciendo un margen de expresión tan reducido que, por sí solo es inservible y despreciable.
La dinámica de estos sistemas es la de transformar y transferir la energía, siendo la energía no aprovechable la que se transforma en una alteración interna del sistema. En la medida que va disminuyendo la capacidad de transferencia, va aumentando la entropía interna del sistema.
Propiedad 1: Proceso mediante el cual un sistema tiende a adoptar la tendencia más económica dentro de su esquema de transacción de cargas.
La dinámica del sistema tiende a disipar su esquema de transacción de cargas, debido a que dicho esquema también está sometido a la propiedad 1, convirtiéndolo en un subsistema.
Lo realmente importante, no es lo despreciable del resultado, sino que surjan otros sistemas tan o más caóticos, de los cuales, los valores despreciables que resultan de la no cancelación absoluta de sus tensores sistemáticos, puedan ser sumados a los del sistema vecino, obteniendo así un resultado exponencial. Por lo que se asocian los niveles de estabilidad a un rango de caos con un resultado relativamente predecible, sin tener que estar observando la incertidumbre que causa la dinámica interna del propio sistema.
En sistemas relativamente sencillos, el estudio de los tensores que gobiernan la dinámica interna, ha permitido replicarlos para su utilización por el hombre. A medida que se ha avanzado en el estudio interior de los sistemas, se ha logrado ir replicando sistemas cada véz más complejos.
Aunque la entropía expresa sus propiedades de forma evidente en sistemas cerrados y aislados, también se evidencian, aunque de forma más discreta, a sistemas abiertos; éstos últimos tienen la capacidad de prolongar la expresión de sus propiedades a partir de la importación y exportación de cargas desde y hacia el ambiente, con este proceso generan neguentropía (entropía negativa), y la variación que existe dentro del sistema en el instante A de tiempo con la existente en el B.
La dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar1 el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles derealimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema.2 Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management delMassachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Se creó a mediados de los años 19503 por el profesor Jay Forrester a raíz de un trabajo suyo para General Electric (GE). Así, en 1956, Forrester aceptó un puesto de profesor en la recién formada MIT Sloan School of Management. Su objetivo inicial era determinar cómo sus antecedentes en la ciencia y la ingeniería podían ser aprovechados, de alguna manera útil, en las cuestiones fundamentales que determinan el éxito o el fracaso de las empresas.
En ese momento, los directivos de GE estaban perplejos porque el empleo en sus plantas de electrodomésticos en Kentucky exhibía un ciclo significativo de tres años. El ciclo económico se consideró una explicación insuficiente para la inestabilidad del empleo en GE. A partir de simulaciones a mano (o cálculos) de la estructura de flujos y de la retroalimentación de las plantas de GE, que incluyó a la toma de decisiones corporativas con respecto a la estructura de la contratación y los despidos, Forrester fue capaz de demostrar cómo la inestabilidad en el empleo de GE se debía a la estructura interna de la empresa y no a una fuerza externa, como el ciclo económico. Estas simulaciones manuales fueron el comienzo4 de un nuevo enfoque para abordar problemas industriales, basado en el análisis de la estructura interna más que en el impacto de factores externos.
Durante la década de 1950 y comienzos de 1960, Forrester y un equipo de estudiantes de postgrado se dio el salto de una etapa de la simulación manual a una la etapa de modelado formal por ordenador debido a que en esa época Richard Bennett creó el primer lenguaje de modelado dinámico llamado SIMPLE (Simulation of Industrial Management Problems with Lots of Equations) en la primavera de 1958. En 1959, Phyllis Fox y Alexander Pugh escribió la primera versión de DYNAMO (DYNAmic MOdels), una versión mejorada de SIMPLE, y el nuevo lenguaje basado en variables de hasta 8 caracteres, del que aún se pueden hallar modelos en libros antiguos, se convirtió en el estándar de la industria durante más de treinta años. Forrester publicó el primer, y todavía clásico, libro en el campo con el título de Industrial Dynamics en 1961. Desde finales de 1950 a finales de 1960, las publicaciones recogen aplicaciones centradas en el ámbito de organización industrial y a problemas gerenciales en empresas. En 1968, sin embargo, un acontecimiento inesperado causó que el campo se ampliara más allá del modelado corporativo. John Collins, el exalcalde de Boston, fue nombrado profesor visitante de Asuntos Urbanos del MIT. El resultado de la colaboración Collins-Forrester fue un libro titulado Urban Dynamics que sirvió para explicar cómo los subsidios públicos provocan que en el centro de las grandes ciudades habiten las familias de menor renta, lo cual ya había definido Forrester antes como el comportamiento contra-intuitivo de los sistemas sociales. Muy poco después, en 1970, Jay Forrester fue invitado por el Club de Roma para una reunión en Berna, Suiza. El Club de Roma es una organización dedicada a la solución de lo que sus miembros describen como el "predicamento de la humanidad", es decir, la crisis global que puede aparecer en algún momento en el futuro, debido a las exigencias que se colocan sobre la capacidad de carga de la Tierra (sus fuentes de los recursos renovables y no renovables y sus sumideros para la eliminación de los contaminantes) que el mundo está en crecimiento exponencial de la población. En la reunión de Berna, a Forrester se le preguntó si podría aportar un nuevo enfoque para ser utilizado para hacer frente a la difícil situación de la humanidad. Su respuesta, por supuesto, era que podía. En el avión de regreso de la reunión de Berna, Forrester creó el primer borrador de un modelo del sistema socio-económico del mundo, donde aparecían conceptos inéditos hasta entonces como el de ‘reciclaje’ de productos de consumo. Él llamó a este modelo WORLD1. A su regreso a Estados Unidos, Forrester refinó WORLD1, en preparación para la visita al MIT por los miembros del Club de Roma, dando origen a una versión refinada del modelo que fue el WORLD2. Forrester publicó World2 en un libro titulado World Dynamics.